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.

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