Fugu-MT 論文翻訳(概要): Distilling Heterogeneity: From Explanations of Heterogeneous Treatment Effect Models to Interpretable Policies

論文の概要: Distilling Heterogeneity: From Explanations of Heterogeneous Treatment Effect Models to Interpretable Policies

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.03267v1
Date: Fri, 5 Nov 2021 05:23:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-08 14:45:30.932805
Title: Distilling Heterogeneity: From Explanations of Heterogeneous Treatment Effect Models to Interpretable Policies
Title（参考訳）: 異質性蒸留--異種処理効果モデルの説明から解釈可能な方針へ
Authors: Han Wu, Sarah Tan, Weiwei Li, Mia Garrard, Adam Obeng, Drew Dimmery, Shaun Singh, Hanson Wang, Daniel Jiang, Eytan Bakshy
Abstract要約: インターネット企業は、パーソナライズされたポリシーを作成するために、機械学習モデルの利用が増えている。本稿では,(1)HTEモデルの学習説明,(2)治療課題を規定する解釈可能な政策の学習に焦点を当てる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.49457959718515
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Internet companies are increasingly using machine learning models to create personalized policies which assign, for each individual, the best predicted treatment for that individual. They are frequently derived from black-box heterogeneous treatment effect (HTE) models that predict individual-level treatment effects. In this paper, we focus on (1) learning explanations for HTE models; (2) learning interpretable policies that prescribe treatment assignments. We also propose guidance trees, an approach to ensemble multiple interpretable policies without the loss of interpretability. These rule-based interpretable policies are easy to deploy and avoid the need to maintain a HTE model in a production environment.
Abstract（参考訳）: インターネット企業は、機械学習モデルを使用して、個人ごとに最適な予測された治療を割り当てるパーソナライズされたポリシーを作成しつつある。これらは、個々のレベルの治療効果を予測するブラックボックス不均一治療効果(HTE)モデルからしばしば導かれる。本稿では,(1)HTEモデルの学習説明,(2)治療課題を規定する解釈可能な政策の学習に焦点を当てる。また,解釈可能性を失うことなく複数の解釈可能なポリシーをアンサンブルするためのガイダンスツリーを提案する。これらのルールベースの解釈可能なポリシーは、デプロイが容易で、本番環境でHTEモデルをメンテナンスする必要がない。

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