論文の概要: Undersmoothing Causal Estimators with Generative Trees
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08570v1
- Date: Wed, 16 Mar 2022 11:59:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-17 21:06:47.804777
- Title: Undersmoothing Causal Estimators with Generative Trees
- Title(参考訳): 生成木を用いた平滑な因果推定器
- Authors: Damian Machlanski, Spyros Samothrakis, Paul Clarke
- Abstract要約: 観察データから個別に治療効果を推定することで、標的となる介入の可能性を解き放つことができる。
しかし、観測データからこれらの効果を推測することは困難である。
本稿では,モデルの不特定に対処する新しい生成木に基づくアプローチについて検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Inferring individualised treatment effects from observational data can unlock
the potential for targeted interventions. It is, however, hard to infer these
effects from observational data. One major problem that can arise is covariate
shift where the data (outcome) conditional distribution remains the same but
the covariate (input) distribution changes between the training and test set.
In an observational data setting, this problem is materialised in control and
treated units coming from different distributions. A common solution is to
augment learning methods through reweighing schemes (e.g. propensity scores).
These are needed due to model misspecification, but might hurt performance in
the individual case. In this paper, we explore a novel generative tree based
approach that tackles model misspecification directly, helping downstream
estimators achieve better robustness. We show empirically that the choice of
model class can indeed significantly affect the final performance and that
reweighing methods can struggle in individualised effect estimation. Our
proposed approach is competitive with reweighing methods on average treatment
effects while performing significantly better on individualised treatment
effects.
- Abstract(参考訳): 観察データから個別に治療効果を推定することで、標的となる介入の可能性を解き放つことができる。
しかし、観測データからこれらの効果を推測することは困難である。
最大の問題は共変量シフト(covariate shift)で、そこではデータ (outcome) 条件分布は同じだが、トレーニングとテストセットの間で共変量 (input) 分布が変化する。
観測データ設定では、異なる分布から来る制御および処理単位においてこの問題が成立する。
一般的な解決策は、リウィーディングスキーム(例えば、確率スコア)を通じて学習方法を強化することである。
これらはモデルの誤特定によって必要となるが、個々のケースではパフォーマンスを損なう可能性がある。
本稿では,モデル不特定性に直接取り組み,下流推定器の堅牢性向上を支援する,新しい生成木に基づく手法を提案する。
モデルクラスの選択が最終的な性能に著しく影響を及ぼし、リウィーディング手法が個々の効果推定に苦しむことを実証的に示す。
提案手法は, 平均治療効果に対する改善法と競合するが, 個別治療効果は有意に良好である。
関連論文リスト
- Ask Your Distribution Shift if Pre-Training is Right for You [74.18516460467019]
実際に、事前訓練されたモデルの微調整は、いくつかのケースではロバスト性を大幅に改善するが、他のケースではまったく改善しない。
分散シフト中のモデルの2つの障害モード – トレーニングデータの補間不足とバイアス – に注目する。
我々の研究は、親指の規則として、事前学習は、粗悪な外挿を緩和するがデータセットのバイアスを緩和する助けとなることを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-29T23:46:28Z) - Doubly Robust Estimation of Direct and Indirect Quantile Treatment
Effects with Machine Learning [0.0]
本稿では, 直接的および間接的量子的処理効果の機械学習推定器を提案する。
提案手法は,確率結果の累積分布関数の効率的なスコア関数に基づく。
また,統計的推測のための乗算器ブートストラップを提案し,乗算器の有効性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-03T14:27:15Z) - Nonparametric Identifiability of Causal Representations from Unknown
Interventions [63.1354734978244]
本研究では, 因果表現学習, 潜伏因果変数を推定するタスク, およびそれらの変数の混合から因果関係を考察する。
我々のゴールは、根底にある真理潜入者とその因果グラフの両方を、介入データから解決不可能なあいまいさの集合まで識別することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-01T10:51:58Z) - Robust and Agnostic Learning of Conditional Distributional Treatment
Effects [62.44901952244514]
条件平均治療効果(CATE)は、個々の因果効果の最適点予測である。
集約分析では、通常は分布処理効果(DTE)の測定によって対処される。
我々は,多種多様な問題に対して条件付きDTE(CDTE)を学習するための,新しい堅牢でモデルに依存しない手法を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-23T17:40:31Z) - Equivariance Allows Handling Multiple Nuisance Variables When Analyzing
Pooled Neuroimaging Datasets [53.34152466646884]
本稿では,構造空間上でインスタンス化された同変表現学習における最近の結果と,因果推論における古典的結果の簡易な利用が,いかに効果的に実現されたかを示す。
いくつかの仮定の下で、我々のモデルが複数のニュアンス変数を扱えることを実証し、そうでなければサンプルの大部分を取り除く必要のあるシナリオにおいて、プールされた科学データセットの分析を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-29T04:54:06Z) - Causal Effect Estimation using Variational Information Bottleneck [19.6760527269791]
因果推論とは、介入が適用されるときの因果関係における因果効果を推定することである。
変分情報ボトルネック(CEVIB)を用いて因果効果を推定する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-26T13:46:12Z) - The Pitfalls of Sample Selection: A Case Study on Lung Nodule
Classification [13.376247652484274]
肺結節分類では, LIDCデータセットについて多くの研究結果が報告されており, 理論的には, 提案手法の性能を直接比較し, 個人の貢献が与える影響を評価することが期待できる。
それぞれが異なるデータ選択プロセスを採用しており,良性と悪性の症例の総数と比率が大きく異なることが判明した。
特定の選択がデータ分布に深刻な影響を与える可能性があることを示し、あるサンプル分布において優れた性能を達成できるが、別のサンプル分布では達成できない可能性があることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-11T18:07:07Z) - Efficient Causal Inference from Combined Observational and
Interventional Data through Causal Reductions [68.6505592770171]
因果効果を推定する際の主な課題の1つである。
そこで本研究では,任意の数の高次元潜入共創者を置き換える新たな因果還元法を提案する。
パラメータ化縮小モデルを観測データと介入データから共同で推定する学習アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-08T14:29:07Z) - Weighting-Based Treatment Effect Estimation via Distribution Learning [14.438302755258547]
本研究では,処理効果推定のための分布学習に基づく重み付け手法を開発した。
提案手法は,最先端の重み付けのみのベンチマーク手法よりも優れている。
2倍のロス率推定フレームワークの下では、その優位性を維持している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-26T20:15:44Z) - Almost-Matching-Exactly for Treatment Effect Estimation under Network
Interference [73.23326654892963]
本研究では,観測ネットワーク上でユニットが接続されたランダム化実験から直接処理効果を回復するマッチング手法を提案する。
本手法は, 近傍グラフ内の一意部分グラフの個数にほぼ一致する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-02T15:21:20Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。