論文の概要: A Huber loss-based super learner with applications to healthcare
expenditures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06870v1
- Date: Fri, 13 May 2022 19:57:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-19 10:10:24.795691
- Title: A Huber loss-based super learner with applications to healthcare
expenditures
- Title（参考訳）: ハマー損失に基づくスーパーラーナーと医療支出への応用
- Authors: Ziyue Wu, David Benkeser
- Abstract要約: 本稿では,2乗誤差損失と絶対損失とを結合した「ロバスト」損失関数であるHuber損失に基づく超学習者を提案する。
提案手法は,ハマーリスクの最適化だけでなく,有限サンプル設定でも直接利用できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Complex distributions of the healthcare expenditure pose challenges to
statistical modeling via a single model. Super learning, an ensemble method
that combines a range of candidate models, is a promising alternative for cost
estimation and has shown benefits over a single model. However, standard
approaches to super learning may have poor performance in settings where
extreme values are present, such as healthcare expenditure data. We propose a
super learner based on the Huber loss, a "robust" loss function that combines
squared error loss with absolute loss to down-weight the influence of outliers.
We derive oracle inequalities that establish bounds on the finite-sample and
asymptotic performance of the method. We show that the proposed method can be
used both directly to optimize Huber risk, as well as in finite-sample settings
where optimizing mean squared error is the ultimate goal. For this latter
scenario, we provide two methods for performing a grid search for values of the
robustification parameter indexing the Huber loss. Simulations and real data
analysis demonstrate appreciable finite-sample gains in cost prediction and
causal effect estimation using our proposed method.
- Abstract（参考訳）: 医療支出の複雑な分布は、単一のモデルによる統計モデリングに困難をもたらす。
さまざまな候補モデルを組み合わせたアンサンブル手法であるSuper Learningは,コスト見積のための有望な代替手段であり,単一のモデルに対するメリットを示している。
しかし、スーパーラーニングへの標準的なアプローチは、医療費データなどの極端な値が存在する環境では、パフォーマンスが劣る可能性がある。
本稿では,2乗誤差損失と絶対損失を組み合わせ,アウトレーヤの影響を下げる「ロバスト」損失関数であるHuber損失に基づく超学習者を提案する。
我々は、この手法の有限サンプルおよび漸近性能上の境界を確立するオラクル不等式を導出する。
提案手法は,ハバーリスクの最適化と,平均二乗誤差の最適化が究極の目標となる有限サンプル設定の両方に利用できることを示す。
後者のシナリオでは,フーバー損失をインデックス化するロバスト化パラメータの値のグリッド探索を行う2つの方法を提案する。
シミュレーションと実データ解析は,提案手法によるコスト予測と因果効果推定において有意な有限サンプルゲインを示す。
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