論文の概要: NESTER: An Adaptive Neurosymbolic Method for Treatment Effect Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04370v2
• Date: Sun, 19 Mar 2023 06:51:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 02:27:00.532235
• Title: NESTER: An Adaptive Neurosymbolic Method for Treatment Effect Estimation
• Title（参考訳）: NESTER:治療効果推定のための適応型ニューロシンボリック法
• Authors: Abbavaram Gowtham Reddy, Vineeth N Balasubramanian
• Abstract要約: 治療効果評価のための適応的手法としてニューロシンボリック処理効果評価法(NESTER)を提案する。 NESTERは治療効果推定のためのすべてのデシラタを一つのフレームワークにまとめる。 NESTERは,実行時間要件を損なうことなく,最先端の手法よりもベンチマークデータセットの性能がよいことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.87088195608893
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Treatment effect estimation from observational data is a central problem in causal inference. Methods based on potential outcomes framework solve this problem by exploiting inductive biases and heuristics from causal inference. Each existing technique addresses a specific aspect of treatment effect estimation, such as controlling propensity score, enforcing randomization, etc., by designing neural network architectures and regularizers. In this paper, we propose an adaptive method called Neurosymbolic Treatment Effect Estimator (NESTER), a generalized method for treatment effect estimation. NESTER brings together all the desiderata for treatment effect estimation into one framework. For this purpose, we design a Domain Specific Language (DSL) for the treatment effect estimation based on inductive biases used in literature. We also theoretically study NESTER's capability for the treatment effect estimation task. Our comprehensive empirical results show that NESTER performs better on benchmark datasets than state-of-the-art methods without compromising run time requirements.
• Abstract（参考訳）: 観察データによる治療効果の推定は因果推論の中心的な問題である。 潜在的な結果の枠組みに基づく手法は、因果推論から帰納的バイアスとヒューリスティックスを利用してこの問題を解決する。 既存の各手法は、ニューラルネットワークアーキテクチャと正規化器を設計することにより、確率スコアの制御、ランダム化の強制など、治療効果推定の特定の側面に対処する。 本稿では,治療効果評価の一般化手法であるニューロシンボリック処理効果推定器 (NESTER) を提案する。 NESTERは治療効果推定のためのすべてのデシラタを一つのフレームワークにまとめる。 そこで本研究では,文献における帰納バイアスに基づく治療効果推定のためのドメイン固有言語(DSL)を設計する。 また,治療効果推定タスクにおけるNESTERの能力についても理論的に検討した。 総合的な実験結果から,nesterは実行時要件を妥協することなく,最先端のメソッドよりもベンチマークデータセットで優れたパフォーマンスを示す。

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