論文の概要: How to select predictive models for causal inference?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00370v2
• Date: Tue, 16 May 2023 15:47:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-17 18:58:49.714379
• Title: How to select predictive models for causal inference?
• Title（参考訳）: 因果推論のための予測モデルの選択法
• Authors: Matthieu Doutreligne and Ga\"el Varoquaux
• Abstract要約: 従来の機械学習モデル選択は因果推論の最良の結果モデルを選択しないことを示す。 Rtext-risk$, フレキシブルな推定器を用いて列車集合上のニュアンスモデルを計算する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As predictive models -- e.g., from machine learning -- give likely outcomes, they may be used to reason on the effect of an intervention, a causal-inference task. The increasing complexity of health data has opened the door to a plethora of models, but also the Pandora box of model selection: which of these models yield the most valid causal estimates? Here we highlight that classic machine-learning model selection does not select the best outcome models for causal inference. Indeed, causal model selection should control both outcome errors for each individual, treated or not treated, whereas only one outcome is observed. Theoretically, simple risks used in machine learning do not control causal effects when treated and non-treated population differ too much. More elaborate risks build proxies of the causal error using ``nuisance'' re-weighting to compute it on the observed data. But does computing these nuisance adds noise to model selection? Drawing from an extensive empirical study, we outline a good causal model-selection procedure: using the so-called $R\text{-risk}$; using flexible estimators to compute the nuisance models on the train set; and splitting out 10\% of the data to compute risks.
• Abstract（参考訳）: 予測モデル(機械学習など)は、おそらく結果をもたらすため、因果関係のタスクである介入の効果を推論するために使用される可能性がある。 健康データの複雑さの増大は、多くのモデルへのドアを開いただけでなく、モデル選択のpandoraボックスも開いた。 ここでは,古典的機械学習モデル選択が因果推論の最良の結果モデルを選択しないことを示す。 実際、因果モデルの選択は、1つの結果のみが観察されるのに対して、各個人の結果エラーを制御するべきである。 理論的には、機械学習で使用される単純なリスクは、治療されたときに因果効果を制御せず、非治療された人口が多すぎる。 より精巧なリスクは、‘nuisance’の再重み付けを使って因果エラーのプロキシを構築し、観測データ上でそれを計算します。 しかし、これらの迷惑はモデル選択にノイズをもたらすのだろうか? r\text{-risk}$ と呼ばれるモデル選択手順、列車上のニュアサンスモデルの計算にフレキシブルな推定器を使用し、リスクを計算するためにデータの 10 % を分割する。

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