論文の概要: Doubly Robust Counterfactual Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06199v1
• Date: Sun, 15 Jan 2023 22:04:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 16:55:14.029298
• Title: Doubly Robust Counterfactual Classification
• Title（参考訳）: 二重ロバストなカウンターファクト分類
• Authors: Kwangho Kim, Edward H. Kennedy, Jos\'e R. Zubizarreta
• Abstract要約: 本研究では,仮説的(事実とは対照的に)なシナリオ下での意思決定のための新しいツールとして,カウンターファクトの分類について検討する。 本稿では, 一般対物分類器のための2次ロバストな非パラメトリック推定器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8907108368038217
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study counterfactual classification as a new tool for decision-making under hypothetical (contrary to fact) scenarios. We propose a doubly-robust nonparametric estimator for a general counterfactual classifier, where we can incorporate flexible constraints by casting the classification problem as a nonlinear mathematical program involving counterfactuals. We go on to analyze the rates of convergence of the estimator and provide a closed-form expression for its asymptotic distribution. Our analysis shows that the proposed estimator is robust against nuisance model misspecification, and can attain fast $\sqrt{n}$ rates with tractable inference even when using nonparametric machine learning approaches. We study the empirical performance of our methods by simulation and apply them for recidivism risk prediction.
• Abstract（参考訳）: 仮説的(事実的)シナリオの下での意思決定のための新たなツールとして,反事実分類について検討する。 そこで本研究では, 2重ロバスト非パラメトリック推定器を提案し, 分類問題を反事実を含む非線形数学的プログラムとして組み込むことにより, 柔軟な制約を組み込むことができる。 我々は,推定器の収束率を分析し,漸近分布に対する閉形式表現を提供する。 解析の結果,提案手法はニュアンスモデルの誤特定に対して頑健であり,非パラメトリック機械学習手法を用いても,高速な推定が可能な$\sqrt{n}$レートが得られることがわかった。 本手法の実証的性能をシミュレーションにより検討し,再帰的リスク予測に応用する。

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