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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01939v3
• Date: Mon, 29 Apr 2024 15:34:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 03:37:12.931023
• 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: 本研究では,因果推論におけるモデル選択の問題,特に条件付き平均処理効果(CATE)の推定について検討する。 本研究では,本研究で導入されたサロゲートモデル選択指標と,本研究で導入された新しい指標のベンチマークを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.65301562548798
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of model selection in causal inference, specifically for conditional average treatment effect (CATE) estimation. Unlike machine learning, there is no perfect analogue of cross-validation for model selection as we do not observe the counterfactual potential outcomes. Towards this, a variety of surrogate metrics have been proposed for CATE model selection that use only observed data. However, we do not have a good understanding regarding their effectiveness due to limited comparisons in prior studies. We conduct an extensive empirical analysis to benchmark the surrogate model selection metrics introduced in the literature, as well as the novel ones introduced in this work. We ensure a fair comparison by tuning the hyperparameters associated with these metrics via AutoML, and provide more detailed trends by incorporating realistic datasets via generative modeling. Our analysis suggests novel model selection strategies based on careful hyperparameter selection of CATE estimators and causal ensembling.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,因果推論におけるモデル選択の問題,特に条件付き平均処理効果(CATE)の推定について検討する。 機械学習とは異なり、モデル選択のための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、観測データのみを使用するCATEモデル選択のために、さまざまなサロゲートメトリクスが提案されている。 しかし,従来の研究では比較が限られていたため,有効性についてはよく分かっていない。 本研究では,本研究で導入されたサロゲートモデル選択指標と,本研究で導入された新しい指標をベンチマークするために,広範な実証分析を行った。 我々は、AutoMLを介してこれらのメトリクスに関連するハイパーパラメータをチューニングすることで、公正な比較を保証し、生成モデルを介して現実的なデータセットを組み込むことにより、より詳細なトレンドを提供する。 そこで本研究では,CATE推定器の注意的ハイパーパラメータ選択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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