論文の概要: Stochastic Tree Ensembles for Estimating Heterogeneous Effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06998v1
• Date: Thu, 15 Sep 2022 01:58:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-16 12:11:37.558641
• Title: Stochastic Tree Ensembles for Estimating Heterogeneous Effects
• Title（参考訳）: 不均一効果推定のための確率木アンサンブル
• Authors: Nikolay Krantsevich, Jingyu He, P. Richard Hahn
• Abstract要約: 本稿では,従来使用されていたGibsサンプルよりも効率の良いBCFモデルに適合する新しいアルゴリズムを提案する。 新しいアルゴリズムは、シミュレーション研究や経験分析を通じて、関連するアプローチと比較される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7734726150561088
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Determining subgroups that respond especially well (or poorly) to specific interventions (medical or policy) requires new supervised learning methods tailored specifically for causal inference. Bayesian Causal Forest (BCF) is a recent method that has been documented to perform well on data generating processes with strong confounding of the sort that is plausible in many applications. This paper develops a novel algorithm for fitting the BCF model, which is more efficient than the previously available Gibbs sampler. The new algorithm can be used to initialize independent chains of the existing Gibbs sampler leading to better posterior exploration and coverage of the associated interval estimates in simulation studies. The new algorithm is compared to related approaches via simulation studies as well as an empirical analysis.
• Abstract（参考訳）: 特定の介入(医療または政策)に特によく(または不十分に)反応するサブグループを決定するには、因果推論に特化した新しい教師付き学習方法が必要である。 ベイジアン・カウサル・フォレスト(BCF)は、多くのアプリケーションで利用できるような、強い相反するデータ生成プロセスにおいて、よく機能する手法である。 本稿では,既存のギブス・サンプラーよりも効率的であるbcfモデルに適合する新しいアルゴリズムを開発した。 新しいアルゴリズムは、既存のギブスサンプリング器の独立鎖の初期化に使用することができ、シミュレーション研究における後部探索と関連する区間推定のカバレッジを向上させることができる。 新しいアルゴリズムは、シミュレーション研究と経験的分析によって関連するアプローチと比較される。

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