論文の概要: Calibration Error for Heterogeneous Treatment Effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13364v1
• Date: Thu, 24 Mar 2022 22:10:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-28 14:09:26.941178
• Title: Calibration Error for Heterogeneous Treatment Effects
• Title（参考訳）: 不均一処理効果の校正誤差
• Authors: Yizhe Xu and Steve Yadlowsky
• Abstract要約: ヘテロジニアス処理効果(HTE)のためのロバストな推定器を提案する。 我々のアプローチは、二重に頑健な治療効果推定器によって動機付けられ、不偏で、補充、過度な適合、高次元性の問題に耐性がある。 本稿では,提案手法を用いて学習したHTEモデルの校正評価を行い,CRITEO-UPLIFT試験への適用について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.730388253761138
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, many researchers have advanced data-driven methods for modeling heterogeneous treatment effects (HTEs). Even still, estimation of HTEs is a difficult task -- these methods frequently over- or under-estimate the treatment effects, leading to poor calibration of the resulting models. However, while many methods exist for evaluating the calibration of prediction and classification models, formal approaches to assess the calibration of HTE models are limited to the calibration slope. In this paper, we define an analogue of the \smash{($\ell_2$)} expected calibration error for HTEs, and propose a robust estimator. Our approach is motivated by doubly robust treatment effect estimators, making it unbiased, and resilient to confounding, overfitting, and high-dimensionality issues. Furthermore, our method is straightforward to adapt to many structures under which treatment effects can be identified, including randomized trials, observational studies, and survival analysis. We illustrate how to use our proposed metric to evaluate the calibration of learned HTE models through the application to the CRITEO-UPLIFT Trial.
• Abstract（参考訳）: 近年、多くの研究者が不均一処理効果(hte)をモデル化するための高度なデータ駆動手法を持っている。 それでもなお、HTEの推定は難しい作業であり、これらの手法は治療効果を過大または過小評価することが多く、結果として生じるモデルのキャリブレーションが低くなる。 しかし, 予測モデルと分類モデルのキャリブレーションを評価する手法は数多く存在するが, HTEモデルのキャリブレーションを評価する公式なアプローチはキャリブレーション斜面に限られている。 本稿では,HTEのキャリブレーション誤差の予測値($\ell_2$)}の類似式を定義し,ロバストな推定器を提案する。 我々のアプローチは、二重に頑健な治療効果推定器によって動機付けられ、不偏で、補充、過剰適合、高次元性の問題に耐性がある。 さらに, ランダム化試験, 観察的研究, 生存率解析など, 治療効果を同定できる多くの構造への適応が容易である。 本稿では,提案手法を用いて学習したHTEモデルの校正評価を行い,CRITEO-UPLIFT試験への適用について述べる。

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