論文の概要: Empirical Analysis of Model Selection for Heterogeneous Causal Effect Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01939v2
• Date: Tue, 13 Jun 2023 02:05:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 18:12:16.451446
• Title: Empirical Analysis of Model Selection for Heterogeneous Causal Effect Estimation
• Title（参考訳）: 不均一因果効果推定のためのモデル選択の実証分析
• Authors: Divyat Mahajan, Ioannis Mitliagkas, Brady Neal, Vasilis Syrgkanis
• Abstract要約: 因果推論におけるモデル選択の問題,特に2次的治療下での条件平均治療効果(CATE)推定について検討した。 機械学習におけるモデル選択とは異なり、あらゆるデータポイントに対する反実的ポテンシャルの結果が観察されないため、クロスバリデーションの完全な類似は存在しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.408998847597882
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of model selection in causal inference, specifically for the case of conditional average treatment effect (CATE) estimation under binary treatments. Unlike model selection in machine learning, there is no perfect analogue of cross-validation as we do not observe the counterfactual potential outcome for any data point. Towards this, there have been a variety of proxy metrics proposed in the literature, that depend on auxiliary nuisance models estimated from the observed data (propensity score model, outcome regression model). However, the effectiveness of these metrics has only been studied on synthetic datasets as we can access the counterfactual data for them. We conduct an extensive empirical analysis to judge the performance of these metrics introduced in the literature, and novel ones introduced in this work, where we utilize the latest advances in generative modeling to incorporate multiple realistic datasets. Our analysis suggests novel model selection strategies based on careful hyperparameter tuning of CATE estimators and causal ensembling.
• Abstract（参考訳）: 因果推論におけるモデル選択の問題,特に2次的治療下での条件平均治療効果(CATE)推定について検討した。 機械学習におけるモデル選択とは異なり、あらゆるデータポイントに対する反実的ポテンシャルの結果が観察されないため、クロスバリデーションの完全な類似は存在しない。 これに向けて,本論文では,観測データから推定される補助ニュアンスモデル(確率スコアモデル,結果回帰モデル)に依存する,さまざまなプロキシ指標が提案されている。 しかしながら、これらの指標の有効性は、合成データセット上でのみ研究されており、それらに対する反事実データにアクセスすることができる。 文献で導入したこれらの指標と,本研究で導入した新しい指標のパフォーマンスを判定するために,広範な実証分析を行い,生成モデルの最新技術を活用して,複数の現実的データセットを組み込む。 本稿では,CATE推定器の注意的ハイパーパラメータチューニングと因果アンサンブルに基づく新しいモデル選択手法を提案する。

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