論文の概要: Hyperparameter Tuning and Model Evaluation in Causal Effect Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01412v1
- Date: Thu, 2 Mar 2023 17:03:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-03 13:26:34.153960
- Title: Hyperparameter Tuning and Model Evaluation in Causal Effect Estimation
- Title（参考訳）: 因果効果推定におけるハイパーパラメータチューニングとモデル評価
- Authors: Damian Machlanski, Spyridon Samothrakis, Paul Clarke
- Abstract要約: 本稿では,因果効果推定のためのモデル評価の4つの異なる側面間の相互作用について検討する。
ほとんどの因果推定器は、十分に調整された場合、ほぼ同等の性能であることがわかった。
我々は,現在,最先端の手順で提供されていない最適性能を解き放つために,因果モデル評価に関するさらなる研究を求めている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7823528791601686
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The performance of most causal effect estimators relies on accurate
predictions of high-dimensional non-linear functions of the observed data. The
remarkable flexibility of modern Machine Learning (ML) methods is perfectly
suited to this task. However, data-driven hyperparameter tuning of ML methods
requires effective model evaluation to avoid large errors in causal estimates,
a task made more challenging because causal inference involves unavailable
counterfactuals. Multiple performance-validation metrics have recently been
proposed such that practitioners now not only have to make complex decisions
about which causal estimators, ML learners and hyperparameters to choose, but
also about which evaluation metric to use. This paper, motivated by unclear
recommendations, investigates the interplay between the four different aspects
of model evaluation for causal effect estimation. We develop a comprehensive
experimental setup that involves many commonly used causal estimators, ML
methods and evaluation approaches and apply it to four well-known causal
inference benchmark datasets. Our results suggest that optimal hyperparameter
tuning of ML learners is enough to reach state-of-the-art performance in effect
estimation, regardless of estimators and learners. We conclude that most causal
estimators are roughly equivalent in performance if tuned thoroughly enough. We
also find hyperparameter tuning and model evaluation are much more important
than causal estimators and ML methods. Finally, from the significant gap we
find in estimation performance of popular evaluation metrics compared with
optimal model selection choices, we call for more research into causal model
evaluation to unlock the optimum performance not currently being delivered even
by state-of-the-art procedures.
- Abstract（参考訳）: ほとんどの因果効果推定器の性能は観測データの高次元非線形関数の正確な予測に依存する。
現代の機械学習(ML)メソッドの顕著な柔軟性は、このタスクに完全に適しています。
しかし、ML手法のデータ駆動型ハイパーパラメータチューニングは、因果推定における大きな誤差を避けるために効果的なモデル評価を必要とする。
近年,複数の評価基準が提案されており,どの因果推定器,ML学習者,ハイパーパラメータを選択するか,あるいはどの評価基準を使用するかという複雑な決定を行なわなければならない。
本稿では,因果効果推定のためのモデル評価の4つの異なる側面の相互作用について検討する。
我々は、多くの一般的な因果推定器、ml法、評価手法を含む包括的な実験的なセットアップを開発し、4つのよく知られた因果推論ベンチマークデータセットに適用する。
この結果から,機械学習学習者の最適ハイパーパラメータチューニングは,推定値や学習者に関わらず,効果推定における最先端性能に到達するのに十分であることが示唆された。
その結果,ほとんどの因果推定器は十分に調整された場合,ほぼ同等性能であることがわかった。
また,ハイパーパラメータのチューニングやモデル評価は,因果推定器やML手法よりもはるかに重要であることも確認した。
最後に, 最適モデル選択法と比較して, 一般的な評価指標の推定性能に有意な差があることから, 因果モデル評価のさらなる研究を求め, 現状の手順で提供されていない最適性能を解き放つ。
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