論文の概要: Coordinated Double Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00885v1
• Date: Thu, 2 Jun 2022 05:56:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-03 13:46:54.258600
• Title: Coordinated Double Machine Learning
• Title（参考訳）: 協調型ダブル機械学習
• Authors: Nitai Fingerhut, Matteo Sesia, Yaniv Romano
• Abstract要約: 本稿では、ディープニューラルネットワークのための注意深く調整された学習アルゴリズムにより、推定バイアスを低減できると主張している。 シミュレーションデータと実データの両方を用いた数値実験により,提案手法の実証性能が向上したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.808993671472349
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Double machine learning is a statistical method for leveraging complex black-box models to construct approximately unbiased treatment effect estimates given observational data with high-dimensional covariates, under the assumption of a partially linear model. The idea is to first fit on a subset of the samples two non-linear predictive models, one for the continuous outcome of interest and one for the observed treatment, and then to estimate a linear coefficient for the treatment using the remaining samples through a simple orthogonalized regression. While this methodology is flexible and can accommodate arbitrary predictive models, typically trained independently of one another, this paper argues that a carefully coordinated learning algorithm for deep neural networks may reduce the estimation bias. The improved empirical performance of the proposed method is demonstrated through numerical experiments on both simulated and real data.
• Abstract（参考訳）: ダブル機械学習(Double Machine Learning)は、複雑なブラックボックスモデルを利用して、高次元の共変量を持つ観測データから得られるほぼ不偏の処理効果の推定値を構築する統計的手法である。 この考え方は、まず2つの非線形予測モデルのサブセットに適合し、1つは興味の連続的な結果、もう1つは観察された処理のためのモデルであり、残りのサンプルを用いた治療の線形係数を単純な直交回帰によって推定する。 この手法は柔軟であり、通常は互いに独立して訓練される任意の予測モデルに対応できるが、深層ニューラルネットワークのための注意深く協調した学習アルゴリズムは推定バイアスを減少させる可能性がある。 シミュレーションおよび実データを用いた数値実験により,提案手法の実証性能が向上したことを示す。

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