論文の概要: The Challenges of Hyperparameter Tuning for Accurate Causal Effect Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01412v2
• Date: Fri, 03 Oct 2025 17:33:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-06 16:35:51.832319
• Title: The Challenges of Hyperparameter Tuning for Accurate Causal Effect Estimation
• Title（参考訳）: 正確な因果効果推定のためのハイパーパラメータチューニングの課題
• Authors: Damian Machlanski, Spyridon Samothrakis, Paul Clarke,
• Abstract要約: 因果推論には多くのML手法(因果推定器)が提案されている。 非因果予測タスクでは、メトリクスのチューニングの選択にはコンセンサスがあり、モデルの比較が簡単になる。 因果推論タスクについては、そのようなコンセンサスにはまだ到達していないため、因果モデルの比較は困難である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.43420394129881
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: ML is playing an increasingly crucial role in estimating causal effects of treatments on outcomes from observational data. Many ML methods (`causal estimators') have been proposed for this task. All of these methods, as with any ML approach, require extensive hyperparameter tuning. For non-causal predictive tasks, there is a consensus on the choice of tuning metrics (e.g. mean squared error), making it simple to compare models. However, for causal inference tasks, such a consensus is yet to be reached, making any comparison of causal models difficult. On top of that, there is no ideal metric on which to tune causal estimators, so one must rely on proxies. Furthermore, the fact that model selection in causal inference involves multiple components (causal estimator, ML regressor, hyperparameters, metric), complicates the issue even further. In order to evaluate the importance of each component, we perform an extensive empirical study on their combination. Our experimental setup involves many commonly used causal estimators, regressors (`base learners' henceforth) and metrics applied to four well-known causal inference benchmark datasets. Our results show that hyperparameter tuning increased the probability of reaching state-of-the-art performance in average ($65\% {\rightarrow} 81\%$) and individualised ($50\% {\rightarrow} 57\%$) effect estimation with only commonly used estimators. We also show that the performance of standard metrics can be inconsistent across different scenarios. Our findings highlight the need for further research to establish whether metrics uniformly capable of state-of-the-art performance in causal model evaluation can be found.
• Abstract（参考訳）: MLは、観察データの結果に対する治療の因果効果を推定する上で、ますます重要な役割を担っている。 この課題に対して多くのML手法 ( ‘causal estimators') が提案されている。 これらの手法はすべて、MLアプローチと同様に、広範囲なハイパーパラメータチューニングを必要とする。 非因果予測タスクでは、メトリクスのチューニング(例えば2乗誤差)の選択に合意があり、モデルの比較が簡単になる。 しかし、因果推論タスクでは、そのような合意がまだ得られておらず、因果モデルの比較は困難である。 それに加えて、因果推定器をチューニングする理想的な計量は存在しないので、プロキシに頼らなければならない。 さらに、因果推論におけるモデル選択が複数の成分(因果推定器、ML回帰器、ハイパーパラメータ、計量)を含むという事実は、問題をさらに複雑にしている。 それぞれのコンポーネントの重要性を評価するために,それらの組み合わせについて広範な実証的研究を行った。 我々の実験的なセットアップには、よく使われる因果推定器、回帰器(以下「基礎学習者」)、および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されたメトリクスが含まれる。 その結果, ハイパーパラメータのチューニングにより, 平均 (65 % {\rightarrow} 81 %$) の到達確率が増加し, 一般的に用いられる推定値のみで50 % {\rightarrow} 57 %$) の効果を推定した。 また、標準メトリクスのパフォーマンスは、異なるシナリオ間で一貫性がないことも示しています。 本研究は、因果モデル評価において、最先端の性能を均一に発揮できる指標が発見できるかどうかを、さらなる研究の必要性を浮き彫りにするものである。

関連論文リスト

• Black Box Causal Inference: Effect Estimation via Meta Prediction [56.277798874118425]
  因果推論はデータセットレベルの予測問題であり,アルゴリズム設計を学習プロセスにオフロードする。 我々は,ブラックボックス因果推論 (BBCI) と呼ばれる,サンプルデータセットと効果ペアの因果効果の予測を学習することにより,ブラックボックス方式で推定器を構築する。 我々は,いくつかの因果推論問題に対して,BBCIを用いた平均治療効果(ATE)と条件平均治療効果(CATE)を正確に推定した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-07T23:43:19Z)
• Re-Visiting Explainable AI Evaluation Metrics to Identify The Most Informative Features [0.0]
  関数性またはプロキシベースのアプローチは、人工知能手法の品質を評価するために使用されるアプローチの1つである。 その中では、選択性(Selectivity)やRemOve And Retrain(ROAR)、Permutation Importance(PI)が最も一般的に使用されるメトリクスである。 本稿では,ROAR や IP が実装された場合のモデルの上と下の境界を予測するための予測精度区間 (EAI) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-31T17:18:43Z)
• Estimating Causal Effects with Double Machine Learning -- A Method Evaluation [5.904095466127043]
  DML(Double/Debiased Machine Learning)の最も顕著な手法の1つについてレビューする。 この結果から, DML 内でのフレキシブルな機械学習アルゴリズムの適用により, 様々な非線形共起関係の調整が向上することが示唆された。 大気汚染が住宅価格に与える影響を推定すると、DMLの見積もりは柔軟性の低い方法の推定よりも一貫して大きいことが分かる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T13:21:33Z)
• End-to-End Learning for Fair Multiobjective Optimization Under Uncertainty [55.04219793298687]
  機械学習における予測-Then-Forecast(PtO)パラダイムは、下流の意思決定品質を最大化することを目的としている。 本稿では,PtO法を拡張して,OWA(Nondifferentiable Ordered Weighted Averaging)の目的を最適化する。 この結果から,不確実性の下でのOWA関数の最適化とパラメトリック予測を効果的に統合できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-12T16:33:35Z)
• Hyperparameter Tuning for Causal Inference with Double Machine Learning: A Simulation Study [4.526082390949313]
  機械学習手法の予測性能と結果の因果推定との関係を実証的に評価する。 我々は,2019 Atlantic Causal Inference Conference Data Challengeのデータを用いて,広範囲にわたるシミュレーション研究を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T09:01:51Z)
• Exploring validation metrics for offline model-based optimisation with diffusion models [50.404829846182764]
  モデルベース最適化(MBO)では、マシンラーニングを使用して、(基底真理)オラクルと呼ばれるブラックボックス関数に対する報酬の尺度を最大化する候補を設計することに興味があります。 モデル検証中に基底オラクルに対する近似をトレーニングし、その代わりに使用することができるが、その評価は近似的であり、敵の例に対して脆弱である。 本手法は,外挿量を測定するために提案した評価フレームワークにカプセル化されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-19T16:57:37Z)
• An evaluation framework for comparing causal inference models [3.1372269816123994]
  提案手法を用いて、いくつかの最先端因果効果推定モデルを比較した。 このアプローチの背後にある主な動機は、少数のインスタンスやシミュレーションがベンチマークプロセスに与える影響を取り除くことである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-31T21:04:20Z)
• Learning to Estimate Without Bias [57.82628598276623]
  ガウスの定理は、重み付き最小二乗推定器は線形モデルにおける線形最小分散アンバイアスド推定(MVUE)であると述べている。 本稿では、バイアス制約のあるディープラーニングを用いて、この結果を非線形設定に拡張する第一歩を踏み出す。 BCEの第二の動機は、同じ未知の複数の推定値が平均化されてパフォーマンスが向上するアプリケーションにおいてである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-24T10:23:51Z)
• Expected Validation Performance and Estimation of a Random Variable's Maximum [48.83713377993604]
  予測された検証性能に対する3つの統計的推定器を解析する。 偏りのない推定器は最も分散度が高く、最小分散度を持つ推定器は最大のバイアスを持つ。 2つの偏りのある推定器は、最も少ない誤った結論につながる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-01T18:48:47Z)
• Nonparametric inverse probability weighted estimators based on the highly adaptive lasso [0.966840768820136]
  非パラメトリック逆確率重み付き推定器は非効率であり、次元性の呪いに苦しむことが知られている。 高度適応型ラッソのアンダースムーシングにより重み付け機構を推定する非パラメトリック逆確率重み付き推定器のクラスを提案する。 我々の開発は、大規模統計モデルと様々な問題設定における効率的な逆確率重み付き推定器の構築に幅広い意味を持つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-22T17:49:46Z)
• Machine learning for causal inference: on the use of cross-fit estimators [77.34726150561087]
  より優れた統計特性を得るために、二重ローバストなクロスフィット推定器が提案されている。 平均因果効果(ACE)に対する複数の推定器の性能評価のためのシミュレーション研究を行った。 機械学習で使用する場合、二重確率のクロスフィット推定器は、バイアス、分散、信頼区間のカバレッジで他のすべての推定器よりも大幅に優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-21T23:09:55Z)
• Localized Debiased Machine Learning: Efficient Inference on Quantile Treatment Effects and Beyond [69.83813153444115]
  因果推論における(局所)量子化処理効果((L)QTE)の効率的な推定式を検討する。 Debiased Machine Learning (DML)は、高次元のニュアンスを推定するデータ分割手法である。 本稿では、この負担のかかるステップを避けるために、局所的脱バイアス機械学習(LDML)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-30T14:42:52Z)

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。