論文の概要: Zero-shot causal learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12292v4
• Date: Fri, 23 Feb 2024 00:05:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-26 18:48:08.586138
• Title: Zero-shot causal learning
• Title（参考訳）: ゼロショット因果学習
• Authors: Hamed Nilforoshan, Michael Moor, Yusuf Roohani, Yining Chen, Anja \v{S}urina, Michihiro Yasunaga, Sara Oblak, Jure Leskovec
• Abstract要約: CaMLは因果メタラーニングフレームワークであり、各介入の効果をタスクとしてパーソナライズした予測を定式化する。 トレーニング時に存在しない新規介入のパーソナライズされた効果を予測することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.9368337542558
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predicting how different interventions will causally affect a specific individual is important in a variety of domains such as personalized medicine, public policy, and online marketing. There are a large number of methods to predict the effect of an existing intervention based on historical data from individuals who received it. However, in many settings it is important to predict the effects of novel interventions (e.g., a newly invented drug), which these methods do not address. Here, we consider zero-shot causal learning: predicting the personalized effects of a novel intervention. We propose CaML, a causal meta-learning framework which formulates the personalized prediction of each intervention's effect as a task. CaML trains a single meta-model across thousands of tasks, each constructed by sampling an intervention, its recipients, and its nonrecipients. By leveraging both intervention information (e.g., a drug's attributes) and individual features~(e.g., a patient's history), CaML is able to predict the personalized effects of novel interventions that do not exist at the time of training. Experimental results on real world datasets in large-scale medical claims and cell-line perturbations demonstrate the effectiveness of our approach. Most strikingly, \method's zero-shot predictions outperform even strong baselines trained directly on data from the test interventions.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズされた医療、公共政策、オンラインマーケティングなど様々な分野において、異なる介入が特定の個人に因果的にどのように影響するかを予測することは重要である。 既往の介入の効果を予測する方法は,それを受けた個人からの履歴データに基づいて多数存在する。 しかし、多くの場面において、これらの方法が対処しない新しい介入(例えば、新しく発明された薬物)の効果を予測することが重要である。 ここではゼロショット因果学習を考察し,新しい介入のパーソナライズ効果を予測する。 タスクとして各介入の効果のパーソナライズされた予測を定式化する因果メタラーニングフレームワークであるCaMLを提案する。 camlは、何千ものタスクにまたがる単一のメタモデルを訓練し、それぞれが介入、受取人、および非応答をサンプリングして構築する。 介入情報(例えば、薬物の属性)と個々の特徴(例えば、患者の歴史)の両方を活用することで、CaMLはトレーニング時に存在しない新規介入のパーソナライズされた効果を予測することができる。 大規模医療クレームとセルライン摂動における実世界データセットの実験結果は,本手法の有効性を示している。 最も驚くべきことに、\methodのゼロショット予測は、テスト介入のデータに基づいて直接トレーニングされた強力なベースラインよりも優れています。

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