論文の概要: Local Gaussian process extrapolation for BART models with applications to causal inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10963v1
• Date: Sat, 23 Apr 2022 00:37:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-27 11:09:23.858605
• Title: Local Gaussian process extrapolation for BART models with applications to causal inference
• Title（参考訳）: BARTモデルに対する局所ガウス過程外挿法と因果推論への応用
• Authors: Meijiang Wang, Jingyu He, P. Richard Hahn
• Abstract要約: 本稿では, ガウス過程をBARTの葉ノードに移植し, 観測データの範囲外の点を予測するための新しい外挿法を提案する。 シミュレーション研究において、新しいアプローチはJackknife+のような一般的な代替手段よりも優れたパフォーマンスを誇っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7734726150561088
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bayesian additive regression trees (BART) is a semi-parametric regression model offering state-of-the-art performance on out-of-sample prediction. Despite this success, standard implementations of BART typically provide inaccurate prediction and overly narrow prediction intervals at points outside the range of the training data. This paper proposes a novel extrapolation strategy that grafts Gaussian processes to the leaf nodes in BART for predicting points outside the range of the observed data. The new method is compared to standard BART implementations and recent frequentist resampling-based methods for predictive inference. We apply the new approach to a challenging problem from causal inference, wherein for some regions of predictor space, only treated or untreated units are observed (but not both). In simulations studies, the new approach boasts superior performance compared to popular alternatives, such as Jackknife+.
• Abstract（参考訳）: ベイズ加法回帰木(英: bayesian additive regression tree、bart)は、半パラメトリック回帰モデルである。 この成功にもかかわらず、BARTの標準実装は通常、トレーニングデータの範囲外において、不正確な予測と過度に狭い予測間隔を提供する。 本稿では, ガウス過程をBARTの葉ノードに移植し, 観測データの範囲外の点を予測するための新しい外挿法を提案する。 提案手法は,従来のBART実装と最近の予測推論のための頻繁な再サンプリング手法と比較される。 本稿では, 因果推論の難解な問題に新しいアプローチを適用し, 予測空間のいくつかの領域において, 処理単位または未処理単位のみが観測される(両方ではない)。 シミュレーション研究において、新しいアプローチはjackknife+のような一般的な代替品よりも優れた性能を誇っている。

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