論文の概要: Adversarial De-confounding in Individualised Treatment Effects Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10530v1
• Date: Wed, 19 Oct 2022 13:11:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 13:44:30.799517
• Title: Adversarial De-confounding in Individualised Treatment Effects Estimation
• Title（参考訳）: 個別処理効果推定における逆分解
• Authors: Vinod Kumar Chauhan, Soheila Molaei, Marzia Hoque Tania, Anshul Thakur, Tingting Zhu, David Clifton
• Abstract要約: De-confoundingは、観察研究における個別化処理効果推定の根本的な問題である。 本稿では, ITE推定のための2値処理設定において, 共創者のバランスをとるために, 対角的訓練を伴う非交叉表現を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.443477084710185
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Observational studies have recently received significant attention from the machine learning community due to the increasingly available non-experimental observational data and the limitations of the experimental studies, such as considerable cost, impracticality, small and less representative sample sizes, etc. In observational studies, de-confounding is a fundamental problem of individualised treatment effects (ITE) estimation. This paper proposes disentangled representations with adversarial training to selectively balance the confounders in the binary treatment setting for the ITE estimation. The adversarial training of treatment policy selectively encourages treatment-agnostic balanced representations for the confounders and helps to estimate the ITE in the observational studies via counterfactual inference. Empirical results on synthetic and real-world datasets, with varying degrees of confounding, prove that our proposed approach improves the state-of-the-art methods in achieving lower error in the ITE estimation.
• Abstract（参考訳）: 観測研究は最近、非実験的な観測データの増加と、相当なコスト、非実用性、小さめのサンプルサイズなどの実験研究の限界により、機械学習コミュニティから大きな注目を集めている。 観察的研究において、デコンペンディングは個別化処理効果(ITE)推定の根本的な問題である。 本稿では, ite推定のための2次処理設定において, 共同創設者を選択的にバランスさせるために, 敵対的訓練を伴う異種表現を提案する。 治療方針の敵対的訓練は、共同設立者に対する治療非依存な均衡表現を選択的に奨励し、反事実推論による観察研究におけるiteの推定を支援する。 コンバウンディングの程度が異なる合成および実世界のデータセットに対する実験結果から,提案手法がITE推定における誤差の低減に有効であることを示す。

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