論文の概要: Data-Driven Estimation of Heterogeneous Treatment Effects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06615v2
- Date: Thu, 17 Oct 2024 17:40:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-18 13:16:49.002305
- Title: Data-Driven Estimation of Heterogeneous Treatment Effects
- Title（参考訳）: 不均一処理効果のデータ駆動推定
- Authors: Christopher Tran, Keith Burghardt, Kristina Lerman, Elena Zheleva,
- Abstract要約: 異種治療効果推定(ヘテロジニアス・エフェクト・アセスメント・アセスメント・アセスメント・アセスメント・アセスメント・アセスメント)は、経験科学において重要な問題である。
機械学習を用いた不均一な処理効果推定のための最先端データ駆動手法について調査する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.140272661540655
- License:
- Abstract: Estimating how a treatment affects different individuals, known as heterogeneous treatment effect estimation, is an important problem in empirical sciences. In the last few years, there has been a considerable interest in adapting machine learning algorithms to the problem of estimating heterogeneous effects from observational and experimental data. However, these algorithms often make strong assumptions about the observed features in the data and ignore the structure of the underlying causal model, which can lead to biased estimation. At the same time, the underlying causal mechanism is rarely known in real-world datasets, making it hard to take it into consideration. In this work, we provide a survey of state-of-the-art data-driven methods for heterogeneous treatment effect estimation using machine learning, broadly categorizing them as methods that focus on counterfactual prediction and methods that directly estimate the causal effect. We also provide an overview of a third category of methods which rely on structural causal models and learn the model structure from data. Our empirical evaluation under various underlying structural model mechanisms shows the advantages and deficiencies of existing estimators and of the metrics for measuring their performance.
- Abstract（参考訳）: 異種治療効果推定(ヘテロジニアス・エフェクト・アセスメント・アセスメント・アセスメント・アセスメント・アセスメント・アセスメント)は、経験科学において重要な問題である。
ここ数年、観測データや実験データから異種効果を推定する問題に機械学習アルゴリズムを適用することに、かなりの関心が寄せられている。
しかし、これらのアルゴリズムは、観測されたデータの特徴について強い仮定をし、基礎となる因果モデルの構造を無視するので、偏りが生じる可能性がある。
同時に、根底にある因果関係は現実世界のデータセットではほとんど知られておらず、考慮しにくい。
本研究では,機械学習を用いた異種処理効果推定のための最先端データ駆動手法の調査を行い,その因果的効果を直接推定する手法や手法に焦点をあてた手法として広く分類する。
また、構造因果モデルに依存し、データからモデル構造を学習する手法の第3のカテゴリについても概説する。
種々の構造モデル機構に基づく実証評価は,既存の推定器の利点と欠点と,その性能を測定するための指標を示す。
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