論文の概要: Differentially Private Estimation of Heterogeneous Causal Effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11043v1
• Date: Tue, 22 Feb 2022 17:21:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-23 16:11:17.865140
• Title: Differentially Private Estimation of Heterogeneous Causal Effects
• Title（参考訳）: 不均一因果効果の個人差分推定
• Authors: Fengshi Niu, Harsha Nori, Brian Quistorff, Rich Caruana, Donald Ngwe, Aadharsh Kannan
• Abstract要約: 本稿では,条件付き平均治療効果(CATE)を差分プライバシー保証で推定するための一般的なメタアルゴリズムを提案する。 我々のメタアルゴリズムは、SラーナーやDRやRラーナーのようなより複雑な多段推定器のような単純な単段CATE推定器で動作する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.355532300027727
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Estimating heterogeneous treatment effects in domains such as healthcare or social science often involves sensitive data where protecting privacy is important. We introduce a general meta-algorithm for estimating conditional average treatment effects (CATE) with differential privacy (DP) guarantees. Our meta-algorithm can work with simple, single-stage CATE estimators such as S-learner and more complex multi-stage estimators such as DR and R-learner. We perform a tight privacy analysis by taking advantage of sample splitting in our meta-algorithm and the parallel composition property of differential privacy. In this paper, we implement our approach using DP-EBMs as the base learner. DP-EBMs are interpretable, high-accuracy models with privacy guarantees, which allow us to directly observe the impact of DP noise on the learned causal model. Our experiments show that multi-stage CATE estimators incur larger accuracy loss than single-stage CATE or ATE estimators and that most of the accuracy loss from differential privacy is due to an increase in variance, not biased estimates of treatment effects.
• Abstract（参考訳）: 医療や社会科学などの領域における異質な治療効果の推定には、プライバシを保護することが重要な機密データを必要とすることが多い。 本稿では,条件付き平均治療効果 (CATE) を差分プライバシー (DP) 保証で推定するための一般的なメタアルゴリズムを提案する。 我々のメタアルゴリズムは、SラーナーやDRやRラーナーのようなより複雑な多段推定器のような単純な単段CATE推定器で動作する。 我々は、メタアルゴリズムにおけるサンプル分割と、差分プライバシーの並列構成特性を利用して、厳密なプライバシー分析を行う。 本稿では,DP-EBMをベース学習者とする手法を提案する。 DP-EBMは、プライバシー保証付き解釈可能な高精度モデルであり、DPノイズが学習因果モデルに与える影響を直接観察することができる。 実験の結果,多段階CATE推定器は単一段階CATEやATE推定器よりも精度の低下が大きいことが示され,差分プライバシーによる精度低下の大部分は,治療効果の偏りではなく,ばらつきの増加によるものであることが示唆された。

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