論文の概要: Benchmarking Heterogeneous Treatment Effect Models through the Lens of Interpretability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08363v1
• Date: Thu, 16 Jun 2022 17:59:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-17 15:44:02.694654
• Title: Benchmarking Heterogeneous Treatment Effect Models through the Lens of Interpretability
• Title（参考訳）: 解釈性レンズによる不均一処理効果モデルのベンチマーク
• Authors: Jonathan Crabb\'e, Alicia Curth, Ioana Bica, Mihaela van der Schaar
• Abstract要約: 治療のパーソナライズされた効果を見積もるのは複雑だが、普及している問題である。 ヘテロジニアス処理効果推定に関する機械学習文献の最近の進歩は、洗練されたが不透明なツールの多くを生み出した。 我々は、ポストホックな特徴重要度法を用いて、モデルの予測に影響を及ぼす特徴を特定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.29775890542967
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Estimating personalized effects of treatments is a complex, yet pervasive problem. To tackle it, recent developments in the machine learning (ML) literature on heterogeneous treatment effect estimation gave rise to many sophisticated, but opaque, tools: due to their flexibility, modularity and ability to learn constrained representations, neural networks in particular have become central to this literature. Unfortunately, the assets of such black boxes come at a cost: models typically involve countless nontrivial operations, making it difficult to understand what they have learned. Yet, understanding these models can be crucial -- in a medical context, for example, discovered knowledge on treatment effect heterogeneity could inform treatment prescription in clinical practice. In this work, we therefore use post-hoc feature importance methods to identify features that influence the model's predictions. This allows us to evaluate treatment effect estimators along a new and important dimension that has been overlooked in previous work: We construct a benchmarking environment to empirically investigate the ability of personalized treatment effect models to identify predictive covariates -- covariates that determine differential responses to treatment. Our benchmarking environment then enables us to provide new insight into the strengths and weaknesses of different types of treatment effects models as we modulate different challenges specific to treatment effect estimation -- e.g. the ratio of prognostic to predictive information, the possible nonlinearity of potential outcomes and the presence and type of confounding.
• Abstract（参考訳）: 治療のパーソナライズされた効果を推定することは複雑だが、広く受け入れられる問題である。 機械学習(ml)のヘテロジニアスな治療効果の推定に関する最近の研究は、柔軟性、モジュール性、制約のある表現を学習する能力から、特にニューラルネットワークがこの文献の中心となっている、洗練された、しかし不透明なツールを生み出した。 残念ながら、このようなブラックボックスの資産はコストがかかる。モデルは通常、数え切れないほどの非自明な操作を伴い、彼らが何を学んだかを理解するのが難しくなる。 しかし、これらのモデルを理解することは不可欠であり、例えば医学的な文脈では、治療効果の多様性に関する知識の発見は、臨床治療の処方薬に影響を及ぼす可能性がある。 そこで本研究では,モデル予測に影響を与える特徴を同定するために,ポストホック特徴重要度法を用いる。 This allows us to evaluate treatment effect estimators along a new and important dimension that has been overlooked in previous work: We construct a benchmarking environment to empirically investigate the ability of personalized treatment effect models to identify predictive covariates -- covariates that determine differential responses to treatment. Our benchmarking environment then enables us to provide new insight into the strengths and weaknesses of different types of treatment effects models as we modulate different challenges specific to treatment effect estimation -- e.g. the ratio of prognostic to predictive information, the possible nonlinearity of potential outcomes and the presence and type of confounding.

関連論文リスト

• Higher-Order Causal Message Passing for Experimentation with Complex Interference [6.092214762701847]
  本研究では、因果的メッセージパッシングに基づく新しい推定器のクラスを導入し、広範で未知な干渉のある設定に特化して設計する。 我々の推定器は、サンプルの平均値と時間とともに単位結果と処理のばらつきから情報を抽出し、観測データの効率的な利用を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-01T18:00:51Z)
• Learning Personalized Treatment Decisions in Precision Medicine: Disentangling Treatment Assignment Bias in Counterfactual Outcome Prediction and Biomarker Identification [0.05277756703318046]
  精密医療は、機械学習(ML)と人工知能(AI)を用いて、個々の患者に対して治療決定を調整できる可能性がある 臨床観察データの複雑なバイアスと、生物学的データの高次元的な性質により、大きな課題に直面している。 本研究は,相互情報を用いた多種多様な治療課題バイアスをモデル化し,それらのMLモデルへの影響について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-01T08:47:29Z)
• Optimizing Skin Lesion Classification via Multimodal Data and Auxiliary Task Integration [54.76511683427566]
  本研究は, スマートフォンで撮影した画像と本質的な臨床および人口統計情報を統合することで, 皮膚病変を分類する新しいマルチモーダル手法を提案する。 この手法の特徴は、超高解像度画像予測に焦点を当てた補助的なタスクの統合である。 PAD-UFES20データセットを用いて,様々なディープラーニングアーキテクチャを用いて実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-16T05:16:20Z)
• Data-Driven Estimation of Heterogeneous Treatment Effects [15.140272661540655]
  異種治療効果推定(ヘテロジニアス・エフェクト・アセスメント・アセスメント・アセスメント・アセスメント・アセスメント・アセスメント)は、経験科学において重要な問題である。 機械学習を用いた不均一な処理効果推定のための最先端データ駆動手法について調査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-16T21:36:49Z)
• Interpretable Deep Causal Learning for Moderation Effects [0.0]
  本稿では、因果機械学習モデルにおける解釈可能性と目標正規化の問題に対処する。 本稿では,個別の処理効果を推定するための新しい深層対実学習アーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-21T11:21:09Z)
• Disentangled Counterfactual Recurrent Networks for Treatment Effect Inference over Time [71.30985926640659]
  本稿では,DCRN(Disentangled Counterfactual Recurrent Network)を提案する。 時間とともに治療効果の因果構造に完全にインスパイアされたアーキテクチャでは、予測精度と疾患理解が向上する。 実データとシミュレーションデータの両方において,DCRNが処理応答予測の最先端手法より優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-07T16:40:28Z)
• What Do You See in this Patient? Behavioral Testing of Clinical NLP Models [69.09570726777817]
  本稿では,入力の変化に関する臨床結果モデルの振る舞いを評価する拡張可能なテストフレームワークを提案する。 私たちは、同じデータを微調整しても、モデル行動は劇的に変化し、最高のパフォーマンスのモデルが常に最も医学的に可能なパターンを学習していないことを示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-30T15:52:04Z)
• SurvITE: Learning Heterogeneous Treatment Effects from Time-to-Event Data [83.50281440043241]
  時系列データから不均一な処理効果を推定する問題について検討する。 本稿では,バランス表現に基づく治療特異的ハザード推定のための新しいディープラーニング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-26T20:13:17Z)
• Generalization Bounds and Representation Learning for Estimation of Potential Outcomes and Causal Effects [61.03579766573421]
  代替薬に対する患者一人の反応など,個人レベルの因果効果の推定について検討した。 我々は,表現の誘導的処理群距離を正規化することにより,境界を最小化する表現学習アルゴリズムを考案した。 これらのアルゴリズムを拡張して、重み付き表現を同時に学習し、治療群距離をさらに削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-21T10:16:33Z)

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。