論文の概要: Causal isotonic calibration for heterogeneous treatment effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14011v1
• Date: Mon, 27 Feb 2023 18:07:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-28 14:34:15.314391
• Title: Causal isotonic calibration for heterogeneous treatment effects
• Title（参考訳）: 異種治療効果に対するCausal isotonic calibration
• Authors: Lars van der Laan, Ernesto Ulloa-P\'erez, Marco Carone, and Alex Luedtke
• Abstract要約: Causal isotonic calibrationは、不均一な処理効果の予測因子をキャリブレーションするための新しい非パラメトリック手法である。 本稿では,キャリブレーションセットの保持を回避したデータ効率の新たなキャリブレーション法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5249805590164901
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose causal isotonic calibration, a novel nonparametric method for calibrating predictors of heterogeneous treatment effects. In addition, we introduce a novel data-efficient variant of calibration that avoids the need for hold-out calibration sets, which we refer to as cross-calibration. Causal isotonic cross-calibration takes cross-fitted predictors and outputs a single calibrated predictor obtained using all available data. We establish under weak conditions that causal isotonic calibration and cross-calibration both achieve fast doubly-robust calibration rates so long as either the propensity score or outcome regression is estimated well in an appropriate sense. The proposed causal isotonic calibrator can be wrapped around any black-box learning algorithm to provide strong distribution-free calibration guarantees while preserving predictive performance.
• Abstract（参考訳）: 異種治療効果の予測因子を校正する新しい非パラメトリック手法である因果等方性校正を提案する。 さらに,データ効率のよいキャリブレーションを新たに導入し,クロスキャリブレーションと呼ぶホールドアウトキャリブレーションセットの必要性を回避した。 Causal isotonic cross-calibration(英語版)はクロスフィット予測器を取り、利用可能なすべてのデータを用いて得られた単一の校正予測器を出力する。 因果等速校正とクロス校正は,正当性スコアと結果回帰のどちらかが適切な意味で適切に推定される限り,高速で2倍のローバスト校正率が得られるという弱い条件下で確立する。 提案する因果等張校正器は,任意のブラックボックス学習アルゴリズムを包むことで,予測性能を維持しつつ,強い分布フリー校正保証を実現することができる。

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