論文の概要: NESTER: An Adaptive Neurosymbolic Method for Causal Effect Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04370v5
- Date: Mon, 8 Jan 2024 07:01:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-10 00:34:59.250332
- Title: NESTER: An Adaptive Neurosymbolic Method for Causal Effect Estimation
- Title（参考訳）: NESTER:因果効果推定のための適応的ニューロシンボリック法
- Authors: Abbavaram Gowtham Reddy, Vineeth N Balasubramanian
- Abstract要約: 観測データからの因果効果推定は因果推論における中心的な問題である。
我々はニューロシンボリック因果効果推定器(NESTER)という適応手法を提案する。
我々の総合的な実験結果から、NESTERはベンチマークデータセットの最先端手法よりも優れた性能を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.361149306896024
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Causal 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 of these methods addresses a specific aspect of causal effect estimation,
such as controlling propensity score, enforcing randomization, etc., by
designing neural network (NN) architectures and regularizers. In this paper, we
propose an adaptive method called Neurosymbolic Causal Effect Estimator
(NESTER), a generalized method for causal effect estimation. NESTER integrates
the ideas used in existing methods based on multi-head NNs for causal effect
estimation into one framework. We design a Domain Specific Language (DSL)
tailored for causal effect estimation based on causal inductive biases used in
literature. We conduct a theoretical analysis to investigate NESTER's efficacy
in estimating causal effects. Our comprehensive empirical results show that
NESTER performs better than state-of-the-art methods on benchmark datasets.
- Abstract（参考訳）: 観測データからの因果効果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。
これらの手法は、ニューラルネットワーク(NN)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、因果効果推定の特定の側面に対処する。
本稿では,因果効果推定の一般化手法であるニューロシンボリック因果効果推定器(nester)と呼ばれる適応的手法を提案する。
NESTERは、マルチヘッドNNに基づく既存の手法で使われているアイデアを1つのフレームワークに統合する。
文献における因果帰納バイアスに基づく因果効果推定に適したドメイン固有言語(DSL)を設計する。
我々はNESTERの因果効果を推定するための理論的解析を行った。
総合的な実験結果から,nesterはベンチマークデータセットにおいて最先端のメソッドよりも優れた性能を示す。
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