論文の概要: Feature Selection for Causal Inference from High Dimensional
Observational Data with Outcome Adaptive Elastic Net
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13800v1
- Date: Sat, 27 Nov 2021 02:54:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-30 15:37:15.831648
- Title: Feature Selection for Causal Inference from High Dimensional
Observational Data with Outcome Adaptive Elastic Net
- Title（参考訳）: 出力適応弾性ネットを用いた高次元観測データからの因果推論の特徴選択
- Authors: Md Saiful Islam, Md. Noor-E-Alam
- Abstract要約: 因果推論に特化して設計された出力適応型弾性ネット(OAENet)手法を提案する。
OAENetは、既存の手法よりも2つの大きな利点を提供している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8808678188754637
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Feature selection is an extensively studied technique in the machine learning
literature where the main objective is to identify the subset of features that
provides the highest predictive power. However, in causal inference, our goal
is to identify the set of variables that are associated with both the treatment
variable and outcome (i.e., the confounders). While controlling for the
confounding variables helps us to achieve an unbiased estimate of causal
effect, recent research shows that controlling for purely outcome predictors
along with the confounders can reduce the variance of the estimate. In this
paper, we propose an Outcome Adaptive Elastic-Net (OAENet) method specifically
designed for causal inference to select the confounders and outcome predictors
for inclusion in the propensity score model or in the matching mechanism.
OAENet provides two major advantages over existing methods: it performs
superiorly on correlated data, and it can be applied to any matching method and
any estimates. In addition, OAENet is computationally efficient compared to
state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: 機能選択(feature selection)は、最も高い予測力を提供する機能のサブセットを特定することを目的として、機械学習文献で広く研究されているテクニックである。
しかし、因果推論では、治療変数と結果(つまり共同設立者)の両方に関連付けられた変数のセットを特定することが目標です。
共起変数の制御は因果効果の偏りのない推定値を達成するのに有効であるが,最近の研究では,共同設立者とともに純粋に結果予測因子の制御が推定値のばらつきを低減できることが示されている。
本稿では,因果推論に特化して設計した Outcome Adaptive Elastic-Net (OAENet) 手法を提案する。
OAENetは既存の手法に対して2つの大きな利点を提供している。
さらに、oaenetは最先端の手法と比較して計算効率が良い。
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