論文の概要: Transfer Learning for Causal Effect Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09126v3
- Date: Mon, 1 Jan 2024 17:04:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-03 02:31:06.532123
- Title: Transfer Learning for Causal Effect Estimation
- Title(参考訳): 因果効果推定のための伝達学習
- Authors: Song Wei, Hanyu Zhang, Ronald Moore, Rishikesan Kamaleswaran, Yao Xie
- Abstract要約: 本稿では,限られたデータにおける因果効果推定精度を向上させるための伝達因果学習フレームワークを提案する。
その後,本手法は実データに拡張され,医学文献と整合した有意義な洞察が得られた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.630663215983706
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We present a Transfer Causal Learning (TCL) framework when target and source
domains share the same covariate/feature spaces, aiming to improve causal
effect estimation accuracy in limited data. Limited data is very common in
medical applications, where some rare medical conditions, such as sepsis, are
of interest. Our proposed method, named \texttt{$\ell_1$-TCL}, incorporates
$\ell_1$ regularized TL for nuisance models (e.g., propensity score model); the
TL estimator of the nuisance parameters is plugged into downstream average
causal/treatment effect estimators (e.g., inverse probability weighted
estimator). We establish non-asymptotic recovery guarantees for the
\texttt{$\ell_1$-TCL} with generalized linear model (GLM) under the sparsity
assumption in the high-dimensional setting, and demonstrate the empirical
benefits of \texttt{$\ell_1$-TCL} through extensive numerical simulation for
GLM and recent neural network nuisance models. Our method is subsequently
extended to real data and generates meaningful insights consistent with medical
literature, a case where all baseline methods fail.
- Abstract(参考訳): 本稿では,ターゲット領域とソース領域が同一の共変量・特徴空間を共有する場合の伝達因果学習(tcl)フレームワークを提案する。
限られたデータは医学的応用において非常に一般的であり、敗血症などいくつかの稀な医学的状況が注目される。
提案手法は, ニュアンスモデルに対する正規化TLを$\ell_1$-TCLと命名し, ニュアンスパラメータのTL推定器を下流平均因果・処理効果推定器(逆確率重み付き推定器など)に差し込む。
GLMと最近のニューラルネットワークニュアンスモデルに対する広範な数値シミュレーションにより、高次元の空間的仮定の下で一般化線形モデル (GLM) を用いた \texttt{$\ell_1$-TCL} の非漸近回復保証を確立し、 \texttt{$\ell_1$-TCL} の実証的な利点を実証する。
この方法はその後実データに拡張され、すべてのベースラインメソッドが失敗する場合の医学文献と整合した有意義な洞察を生成する。
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) - Data value estimation on private gradients [84.966853523107]
勾配に基づく機械学習(ML)法では、デファクト微分プライバシー技術がランダムノイズで勾配を乱している。
データバリュエーションは、トレーニングデータにMLのパフォーマンスを特性付け、DPの強制を必要とするプライバシーに配慮したアプリケーションで広く使用されている。
我々は,データ値推定の不確かさをパラドックス的に線形に評価し,評価予算を増大させるため,勾配に不規則な雑音を注入するというデフォルトのアプローチを伴わないことを示す。
提案手法は, 予測の不確実性の線形化を確実に除去するために, 慎重に相関ノイズを注入することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-22T13:15:51Z) - Deep Partially Linear Transformation Model for Right-Censored Survival Data [9.991327369572819]
本稿では,推定,推測,予測のための汎用かつ柔軟なフレームワークとして,深部部分線形変換モデル(DPLTM)を提案する。
総合シミュレーション研究は、推定精度と予測パワーの両方の観点から提案手法の優れた性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-10T15:50:43Z) - Off-policy estimation with adaptively collected data: the power of online learning [20.023469636707635]
適応的に収集したデータを用いて, 処理効果の線形関数を推定する。
本稿では,オンライン学習を通じて治療効果の一連の推定を生成できる一般還元方式を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-19T10:18:27Z) - Low-rank finetuning for LLMs: A fairness perspective [54.13240282850982]
低ランク近似技術は、微調整された大規模言語モデルのデファクトスタンダードとなっている。
本稿では,これらの手法が初期訓練済みデータ分布から微調整データセットのシフトを捉える上での有効性について検討する。
低ランク微調整は好ましくない偏見や有害な振る舞いを必然的に保存することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-28T20:43:53Z) - Conditional Distribution Function Estimation Using Neural Networks for
Censored and Uncensored Data [0.0]
検閲されたデータと検閲されていないデータの両方に対してニューラルネットワークを用いて条件分布関数を推定することを検討する。
本研究では,提案手法が望ましい性能を有することを示す一方で,モデル仮定に違反した場合に偏りのある推定値が得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-06T01:12:22Z) - Robust and Agnostic Learning of Conditional Distributional Treatment
Effects [62.44901952244514]
条件平均治療効果(CATE)は、個々の因果効果の最適点予測である。
集約分析では、通常は分布処理効果(DTE)の測定によって対処される。
我々は,多種多様な問題に対して条件付きDTE(CDTE)を学習するための,新しい堅牢でモデルに依存しない手法を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-23T17:40:31Z) - Dimensionality reduction, regularization, and generalization in
overparameterized regressions [8.615625517708324]
主成分回帰(主成分回帰)としても知られるPCA-OLSは次元の減少によって回避できることを示す。
OLSは任意に敵の攻撃を受けやすいが,次元性低下はロバスト性を向上させることを示す。
その結果,プロジェクションがトレーニングデータに依存する手法は,トレーニングデータとは独立にプロジェクションが選択される手法よりも優れていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-23T15:38:50Z) - Statistical control for spatio-temporal MEG/EEG source imaging with
desparsified multi-task Lasso [102.84915019938413]
脳磁図(MEG)や脳電図(EEG)のような非侵襲的手法は、非侵襲的手法を約束する。
ソースローカライゼーション(ソースイメージング)の問題は、しかしながら、高次元の統計的推測問題を引き起こす。
この問題に対処するために,分離されたマルチタスクラッソ(ecd-MTLasso)のアンサンブルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-29T21:17:16Z) - 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。