論文の概要: Out-of-sample scoring and automatic selection of causal estimators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10076v1
- Date: Tue, 20 Dec 2022 08:29:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-21 17:16:44.642647
- Title: Out-of-sample scoring and automatic selection of causal estimators
- Title（参考訳）: アウト・オブ・サンプルスコアと因果推定の自動選択
- Authors: Egor Kraev, Timo Flesch, Hudson Taylor Lekunze, Mark Harley, Pere
Planell Morell
- Abstract要約: 本稿では,CATEの場合と器楽変数問題の重要な部分集合に対する新しいスコアリング手法を提案する。
私たちはそれを、DoWhyとEconMLライブラリに依存するオープンソースパッケージで実装しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Recently, many causal estimators for Conditional Average Treatment Effect
(CATE) and instrumental variable (IV) problems have been published and open
sourced, allowing to estimate granular impact of both randomized treatments
(such as A/B tests) and of user choices on the outcomes of interest. However,
the practical application of such models has ben hampered by the lack of a
valid way to score the performance of such models out of sample, in order to
select the best one for a given application. We address that gap by proposing
novel scoring approaches for both the CATE case and an important subset of
instrumental variable problems, namely those where the instrumental variable is
customer acces to a product feature, and the treatment is the customer's choice
to use that feature. Being able to score model performance out of sample allows
us to apply hyperparameter optimization methods to causal model selection and
tuning. We implement that in an open source package that relies on DoWhy and
EconML libraries for implementation of causal inference models (and also
includes a Transformed Outcome model implementation), and on FLAML for
hyperparameter optimization and for component models used in the causal models.
We demonstrate on synthetic data that optimizing the proposed scores is a
reliable method for choosing the model and its hyperparameter values, whose
estimates are close to the true impact, in the randomized CATE and IV cases.
Further, we provide examles of applying these methods to real customer data
from Wise.
- Abstract（参考訳）: 近年,条件平均処理効果 (CATE) と機器変数 (IV) 問題に対する多くの因果推定器が公開・オープンソース化されており,ランダム化処理 (A/B テストなど) とユーザ選択が利害関係に与える影響を推定することができる。
しかし、そのようなモデルの実用的応用は、サンプルからモデルのパフォーマンスを評価する有効な方法の欠如によって、与えられたアプリケーションで最適なものを選択することが妨げられている。
このギャップは,CATEケースと器楽変数の問題の重要なサブセット,すなわち,器楽変数が顧客の製品機能に結びついているものの両方に対して,新たなスコアリングアプローチを提案することで解決される。
サンプルからモデル性能を評価できることで、因果モデルの選択とチューニングにハイパーパラメータ最適化手法を適用できます。
我々は、因果推論モデルの実装にDoWhyおよびEconMLライブラリ(および変換アウトカムモデルの実装も含む)と、超パラメータ最適化のためのFLAMLおよび因果モデルで使用されるコンポーネントモデルに依存したオープンソースパッケージにそれを実装する。
提案するスコアを最適化する合成データについて,ランダム化されたcateとivのケースにおいて,モデルとそのハイパーパラメータ値を選択するための信頼性の高い手法であることを示す。
さらに,これらの手法を賢明な顧客データに適用する試験も実施する。
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