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。
関連論文リスト
- Model-free Methods for Event History Analysis and Efficient Adjustment (PhD Thesis) [55.2480439325792]
この論文は、モデルフリーの観点から統一された統計学への独立した貢献のシリーズである。
第1章では、機械学習から予測技術を活用する柔軟なメソッドを定式化するために、モデルフリーの視点をどのように利用できるか、詳しく説明している。
第2章では、あるプロセスの進化が他のプロセスに直接影響されるかどうかを記述した地域独立の概念を研究している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-11T19:24:09Z) - Can foundation models actively gather information in interactive environments to test hypotheses? [56.651636971591536]
隠れた報酬関数に影響を与える要因をモデルが決定しなければならない枠組みを導入する。
自己スループットや推論時間の増加といったアプローチが情報収集効率を向上させるかどうかを検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-09T12:27:21Z) - Optimizing Sequential Recommendation Models with Scaling Laws and Approximate Entropy [104.48511402784763]
SRモデルの性能法則は,モデルの性能とデータ品質の関係を理論的に調査し,モデル化することを目的としている。
データ品質を評価するために、従来のデータ量メトリクスと比較して、より曖昧なアプローチを示すために、近似エントロピー(ApEn)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-30T10:56:30Z) - SLEM: Machine Learning for Path Modeling and Causal Inference with Super
Learner Equation Modeling [3.988614978933934]
因果推論は科学の重要な目標であり、研究者は観測データを使って意味のある結論に達することができる。
経路モデル、構造方程式モデル(SEM)および指向非巡回グラフ(DAG)は、現象の根底にある因果構造に関する仮定を明確に特定する手段を提供する。
本稿では,機械学習のスーパーラーナーアンサンブルを統合したパスモデリング手法であるSuper Learner Equation Modelingを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-08T16:04:42Z) - Think Twice: Measuring the Efficiency of Eliminating Prediction
Shortcuts of Question Answering Models [3.9052860539161918]
そこで本研究では,任意の特徴量に対するモデルのスケール依存度を簡易に測定する手法を提案する。
質問回答(QA: Question Answering)における各種事前学習モデルとデバイアス法について、既知の予測バイアスと新たに発見された予測バイアスの集合に対するロバスト性を評価する。
既存のデバイアス法は、選択された刺激的特徴への依存を軽減することができるが、これらの手法のOOD性能向上は、偏りのある特徴への依存を緩和することによって説明できない。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-11T14:35:00Z) - Post-hoc Models for Performance Estimation of Machine Learning Inference [22.977047604404884]
さまざまなシナリオにおいて、推論中に機械学習モデルがどれだけうまく機能するかを推定することが重要である。
性能評価をさまざまなメトリクスやシナリオに体系的に一般化する。
提案したポストホックモデルは標準信頼ベースラインを一貫して上回っていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-06T02:20:37Z) - Calibrating Over-Parametrized Simulation Models: A Framework via
Eligibility Set [3.862247454265944]
厳密な頻繁な統計的保証を満たす校正手法を開発するための枠組みを開発する。
本手法は,書籍市場シミュレータのキャリブレーションへの応用を含む,いくつかの数値例で実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-27T00:59:29Z) - Control as Hybrid Inference [62.997667081978825]
本稿では、反復推論と償却推論のバランスを自然に仲介するCHIの実装について述べる。
連続的な制御ベンチマークでアルゴリズムのスケーラビリティを検証し、強力なモデルフリーおよびモデルベースラインを上回る性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-11T19:44:09Z) - Amortized Bayesian model comparison with evidential deep learning [0.12314765641075436]
本稿では,専門的なディープラーニングアーキテクチャを用いたベイズモデルの比較手法を提案する。
提案手法は純粋にシミュレーションベースであり,観測された各データセットに対して,すべての代替モデルを明示的に適合させるステップを回避している。
提案手法は,本研究で検討した事例に対して,精度,キャリブレーション,効率の点で優れた結果が得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-22T15:15:46Z) - Meta-Learned Confidence for Few-shot Learning [60.6086305523402]
数ショットのメトリックベースのアプローチのための一般的なトランスダクティブ推論手法は、最も確実なクエリ例の平均で、各クラスのプロトタイプを更新することである。
本稿では,各クエリの信頼度をメタラーニングして,ラベルのないクエリに最適な重みを割り当てる手法を提案する。
4つのベンチマークデータセットに対してメタ学習の信頼度で、少数ショットの学習モデルを検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-27T10:22:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。