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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14011v2
• Date: Tue, 6 Jun 2023 01:33:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 20:35:35.055768
• 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: 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キャリブレーションを提案する。 また、データ効率の良いキャリブレーションの変種であるクロスキャリブレーションを導入し、ホールドアウトキャリブレーションセットの必要性を排除した。
• 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. Furthermore, we introduce cross-calibration, a data-efficient variant of calibration that eliminates the need for hold-out calibration sets. Cross-calibration leverages cross-fitted predictors and generates a single calibrated predictor using all available data. Under weak conditions that do not assume monotonicity, we establish that both causal isotonic calibration and cross-calibration achieve fast doubly-robust calibration rates, as long as either the propensity score or outcome regression is estimated accurately in a suitable sense. The proposed causal isotonic calibrator can be wrapped around any black-box learning algorithm, providing robust and 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、データ効率の良いキャリブレーションの変種であるクロスキャリブレーションを導入し、ホールドアウトキャリブレーションセットの必要性を排除する。 クロスキャリブレーションはクロスフィット予測器を活用し、利用可能なすべてのデータを使用して単一のキャリブレーション予測器を生成する。 単調性を仮定しない弱い条件下では, 因果等調校正とクロス校正の双方が, 適切な意味で, 傾向スコアまたは結果回帰を精度良く見積もる限り, 高速2倍ロバスト校正率を達成できることを確認した。 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み込むことができ、予測性能を維持しつつロバストで分布のない校正保証を提供する。

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