論文の概要: BENK: The Beran Estimator with Neural Kernels for Estimating the Heterogeneous Treatment Effect

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10793v1
• Date: Sat, 19 Nov 2022 20:36:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 18:38:22.181537
• Title: BENK: The Beran Estimator with Neural Kernels for Estimating the Heterogeneous Treatment Effect
• Title（参考訳）: BENK: ニューラルネットワークを用いたベラン推定器による不均一処理効果の推定
• Authors: Stanislav R. Kirpichenko and Lev V. Utkin and Andrei V. Konstantinov
• Abstract要約: この手法の背景にある主な考え方は、コントロールと治療の生存機能を推定するためにベラン推定器を適用することである。 ニューラルネットワークの形で、ニューラルネットワークと呼ばれる特定の形式のカーネルを実装することが提案されている。 ニューラルネットワークの制御と処理の結果として生存関数を用いて条件平均処理効果を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.640835690336653
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A method for estimating the conditional average treatment effect under condition of censored time-to-event data called BENK (the Beran Estimator with Neural Kernels) is proposed. The main idea behind the method is to apply the Beran estimator for estimating the survival functions of controls and treatments. Instead of typical kernel functions in the Beran estimator, it is proposed to implement kernels in the form of neural networks of a specific form called the neural kernels. The conditional average treatment effect is estimated by using the survival functions as outcomes of the control and treatment neural networks which consists of a set of neural kernels with shared parameters. The neural kernels are more flexible and can accurately model a complex location structure of feature vectors. Various numerical simulation experiments illustrate BENK and compare it with the well-known T-learner, S-learner and X-learner for several types of the control and treatment outcome functions based on the Cox models, the random survival forest and the Nadaraya-Watson regression with Gaussian kernels. The code of proposed algorithms implementing BENK is available in https://github.com/Stasychbr/BENK.
• Abstract（参考訳）: BENK (Beran Estimator with Neural Kernels) と呼ばれる検閲時間対イベントデータの条件下での条件平均処理効果を推定する手法を提案する。 この手法の背後にある主な考え方は、制御と治療の生存機能の推定にberan estimatorを適用することである。 ベラン推定器の典型的なカーネル関数の代わりに、ニューラルカーネルと呼ばれる特定の形式のニューラルネットワークの形でカーネルを実装することが提案されている。 条件付き平均処理効果は、共有パラメータを持つニューラルネットワークの集合からなる制御および処理ニューラルネットワークの結果としてサバイバル関数を用いて推定される。 神経核はより柔軟で、特徴ベクトルの複雑な位置構造を正確にモデル化することができる。 様々な数値シミュレーション実験はBENKを例示し、よく知られたTラーナー、Sラーナー、Xラーナーと比較し、Coxモデル、ランダムサバイバルフォレスト、およびガウス核によるナダラヤ・ワトソン回帰に基づく制御および治療結果関数の様々なタイプについて比較する。 BENKを実装するアルゴリズムのコードはhttps://github.com/Stasychbr/BENKで公開されている。

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