論文の概要: Robust Design and Evaluation of Predictive Algorithms under Unobserved Confounding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09844v5
• Date: Sun, 19 May 2024 19:53:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 01:20:28.698855
• Title: Robust Design and Evaluation of Predictive Algorithms under Unobserved Confounding
• Title（参考訳）: 観測不能条件下での予測アルゴリズムのロバスト設計と評価
• Authors: Ashesh Rambachan, Amanda Coston, Edward Kennedy,
• Abstract要約: 選択的に観測されたデータにおける予測アルゴリズムの頑健な設計と評価のための統一的なフレームワークを提案する。 我々は、選択されていないユニットと選択されたユニットの間で、平均して結果がどの程度異なるかという一般的な仮定を課す。 我々は,大規模な予測性能推定値のクラスにおける境界値に対するバイアス付き機械学習推定器を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8498944632323755
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predictive algorithms inform consequential decisions in settings where the outcome is selectively observed given choices made by human decision makers. We propose a unified framework for the robust design and evaluation of predictive algorithms in selectively observed data. We impose general assumptions on how much the outcome may vary on average between unselected and selected units conditional on observed covariates and identified nuisance parameters, formalizing popular empirical strategies for imputing missing data such as proxy outcomes and instrumental variables. We develop debiased machine learning estimators for the bounds on a large class of predictive performance estimands, such as the conditional likelihood of the outcome, a predictive algorithm's mean square error, true/false positive rate, and many others, under these assumptions. In an administrative dataset from a large Australian financial institution, we illustrate how varying assumptions on unobserved confounding leads to meaningful changes in default risk predictions and evaluations of credit scores across sensitive groups.
• Abstract（参考訳）: 予測アルゴリズムは、人間の意思決定者が選択した結果が選択的に観察される設定において、連続的な決定を通知する。 選択的に観測されたデータにおける予測アルゴリズムの頑健な設計と評価のための統一的なフレームワークを提案する。 提案手法は,観測された共変量に対する条件付き非選択単位と選択単位間の平均値において,結果がどの程度異なるか,およびニュアンスパラメータを同定し,プロキシ結果や機器変数などの欠落データを計算するための一般的な経験的戦略を定式化するものである。 本研究では, 予測アルゴリズムの平均二乗誤差, 真/偽の正の確率など, 予測性能の大規模推定値の境界値に対するバイアス付き機械学習推定器を開発した。 オーストラリアの大手金融機関の行政データセットにおいて、未観測の共起に関する様々な仮定が、デフォルトリスク予測やセンシティブなグループ間での信用スコアの評価に有意義な変化をもたらすかを説明する。

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