論文の概要: From Feature Importance to Distance Metric: An Almost Exact Matching Approach for Causal Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11715v1
• Date: Thu, 23 Feb 2023 00:43:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-24 16:37:11.772489
• Title: From Feature Importance to Distance Metric: An Almost Exact Matching Approach for Causal Inference
• Title（参考訳）: 特徴の重要性から距離メトリクスへ:因果推論に対するほぼ正確なマッチングアプローチ
• Authors: Quinn Lanners, Harsh Parikh, Alexander Volfovsky, Cynthia Rudin, and David Page
• Abstract要約: 我々の目標は、監査可能で、トラブルシュートが容易で、高次元データにスケーラブルな、観察因果推論のための方法を作ることである。 提案手法は, (i) 結果モデルを用いて距離メトリックを学習し, (ii) 距離メトリックを用いて一致したグループを作成し, (iii) 一致したグループを用いて治療効果を推定することにより,これらの目標を達成するほぼ正確なマッチング手法を記述する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.25504313552516
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Our goal is to produce methods for observational causal inference that are auditable, easy to troubleshoot, yield accurate treatment effect estimates, and scalable to high-dimensional data. We describe an almost-exact matching approach that achieves these goals by (i) learning a distance metric via outcome modeling, (ii) creating matched groups using the distance metric, and (iii) using the matched groups to estimate treatment effects. Our proposed method uses variable importance measurements to construct a distance metric, making it a flexible method that can be adapted to various applications. Concentrating on the scalability of the problem in the number of potential confounders, we operationalize our approach with LASSO. We derive performance guarantees for settings where LASSO outcome modeling consistently identifies all confounders (importantly without requiring the linear model to be correctly specified). We also provide experimental results demonstrating the auditability of matches, as well as extensions to more general nonparametric outcome modeling.
• Abstract（参考訳）: 我々の目標は、監査可能で、トラブルシュートが容易で、正確な治療効果の推定値が得られ、高次元データにスケーラブルな観測因果推定法を作ることである。 我々は、これらの目標を達成するほぼ実効的なマッチングアプローチについて述べる。 (i)成果モデリングを通して距離計量を学ぶこと。 (ii)距離計量を用いて一致群を作成すること、 (iii)一致群を用いて治療効果を推定する。 提案手法は距離計量を構成するために可変重要度測定を用いており,様々なアプリケーションに適用可能な柔軟な手法である。 潜在的な共同設立者数における問題のスケーラビリティに集中して、LASSOでアプローチを運用します。 lassoの成果モデリングが(線形モデルを正しく指定する必要なしに)すべての共同創設者を一貫して識別する設定で、パフォーマンス保証を導き出します。 また,より一般的な非パラメトリックな結果モデリングの拡張とともに,一致の聴取性を示す実験結果も提供する。

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