論文の概要: TCFimt: Temporal Counterfactual Forecasting from Individual Multiple Treatment Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08890v1
• Date: Sat, 17 Dec 2022 15:01:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 15:18:06.098132
• Title: TCFimt: Temporal Counterfactual Forecasting from Individual Multiple Treatment Perspective
• Title（参考訳）: TCFimt : 複数の治療の観点からの時間的対実予測
• Authors: Pengfei Xi, Guifeng Wang, Zhipeng Hu, Yu Xiong, Mingming Gong, Wei Huang, Runze Wu, Yu Ding, Tangjie Lv, Changjie Fan, Xiangnan Feng
• Abstract要約: 個別多面的治療の観点からの時間的対実予測の包括的枠組み(TCFimt)を提案する。 TCFimtは、選択と時間変化バイアスを軽減するためにSeq2seqフレームワークの逆タスクを構築し、比較学習ベースのブロックを設計し、混合処理効果を分離した主治療効果と因果相互作用に分解する。 提案手法は, 特定の治療法による今後の結果予測と, 最先端手法よりも最適な治療タイプとタイミングを選択する上で, 良好な性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.675845725806724
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Determining causal effects of temporal multi-intervention assists decision-making. Restricted by time-varying bias, selection bias, and interactions of multiple interventions, the disentanglement and estimation of multiple treatment effects from individual temporal data is still rare. To tackle these challenges, we propose a comprehensive framework of temporal counterfactual forecasting from an individual multiple treatment perspective (TCFimt). TCFimt constructs adversarial tasks in a seq2seq framework to alleviate selection and time-varying bias and designs a contrastive learning-based block to decouple a mixed treatment effect into separated main treatment effects and causal interactions which further improves estimation accuracy. Through implementing experiments on two real-world datasets from distinct fields, the proposed method shows satisfactory performance in predicting future outcomes with specific treatments and in choosing optimal treatment type and timing than state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 時間的多介入による因果効果の決定は意思決定を支援する。 時間変化バイアス,選択バイアス,複数介入の相互作用によって制限されるため,個々の時間的データからの複数の治療効果のばらつきや推定はいまだに稀である。 これらの課題に対処するために、個別の多重処理の観点からの時間的対実予測(TCFimt)の包括的枠組みを提案する。 TCFimtは、選択と時間変化バイアスを軽減するためにSeq2seqフレームワークの逆タスクを構築し、比較学習ベースのブロックを設計し、混合処理効果を分離した主処理効果と因果相互作用に分解し、推定精度をさらに向上させる。 異なる分野の2つの実世界のデータセットで実験を行うことにより, 特定の治療による将来の成果予測や, 最先端の手法よりも最適な治療型とタイミングの選択において, 良好な性能を示す。

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