論文の概要: Calibrated and Conformal Propensity Scores for Causal Effect Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00382v2
• Date: Tue, 4 Jun 2024 21:40:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 04:36:49.831882
• Title: Calibrated and Conformal Propensity Scores for Causal Effect Estimation
• Title（参考訳）: 因果効果推定のための校正値と等角値スコア
• Authors: Shachi Deshpande, Volodymyr Kuleshov,
• Abstract要約: 学習された確率スコアモデルの確率的出力は校正されるべきである。 校正確率スコアはGWAS解析の速度を2倍以上に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.209143402485406
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Propensity scores are commonly used to estimate treatment effects from observational data. We argue that the probabilistic output of a learned propensity score model should be calibrated -- i.e., a predictive treatment probability of 90% should correspond to 90% of individuals being assigned the treatment group -- and we propose simple recalibration techniques to ensure this property. We prove that calibration is a necessary condition for unbiased treatment effect estimation when using popular inverse propensity weighted and doubly robust estimators. We derive error bounds on causal effect estimates that directly relate to the quality of uncertainties provided by the probabilistic propensity score model and show that calibration strictly improves this error bound while also avoiding extreme propensity weights. We demonstrate improved causal effect estimation with calibrated propensity scores in several tasks including high-dimensional image covariates and genome-wide association studies (GWASs). Calibrated propensity scores improve the speed of GWAS analysis by more than two-fold by enabling the use of simpler models that are faster to train.
• Abstract（参考訳）: 確率スコアは一般的に観測データから治療効果を推定するために用いられる。 我々は、学習された確率スコアモデルの確率的出力を、90%の予測的治療確率が、治療グループに割り当てられた人の90%に対応するように校正し、この特性を保証するための簡単な校正手法を提案する。 重み付きおよび二重頑健な推定器を用いた場合, キャリブレーションが不偏処理効果推定の必要条件であることが証明された。 確率的確率性スコアモデルによって提供される不確かさの質に直接関係する因果効果の推定値に基づいて誤差境界を導出し、キャリブレーションが極端な確率重みを回避しつつ、この誤差境界を厳密に改善することを示す。 高次元画像共変量やゲノムワイド・アソシエーション(GWAS)研究を含むいくつかのタスクにおいて、校正された確率スコアによる因果効果評価の改善を実証した。 校正された妥当性スコアは、より訓練が早い単純なモデルを使用することで、GWAS解析の速度を2倍以上に向上させる。

関連論文リスト

• Improving the Finite Sample Performance of Double/Debiased Machine Learning with Propensity Score Calibration [0.0]
  ダブル/デバイアスド機械学習(DML)は、ニュアンス関数の予測に依存するダブルロススコア関数を使用する。 ダブルロバストスコア関数に依存する推定器は、確率スコア予測における誤差に非常に敏感である。 本稿では,DMLフレームワーク内での確率校正手法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-07T17:44:01Z)
• A Confidence Interval for the $\ell_2$ Expected Calibration Error [35.88784957918326]
  我々は信頼区間を$ell$ expected the Error (ECE) で開発する。 信頼性キャリブレーションの一般的な概念とキャリブレーションの両方を含む,トップ1からk$のキャリブレーションを考える。 ECEのデバイアスド推定器では、正規性を示すが、校正モデルとミスドモデルに対する収束率と分散は異なる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-16T20:00:08Z)
• Consistent and Asymptotically Unbiased Estimation of Proper Calibration Errors [23.819464242327257]
  本稿では,全ての適切な校正誤差と精錬項を一貫した推定を可能にする手法を提案する。 ニューラルネットワークにおける情報単調性を意味するf-分節と精製の関係を実証する。 本実験は,提案した推定器のクレーム特性を検証し,特に関心のキャリブレーション誤差によって,ポストホックキャリブレーション法の選択が決定されるべきであることを示唆した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-14T01:20:08Z)
• Calibration by Distribution Matching: Trainable Kernel Calibration Metrics [56.629245030893685]
  カーネルベースのキャリブレーションメトリクスを導入し、分類と回帰の両方で一般的なキャリブレーションの形式を統一・一般化する。 これらの指標は、異なるサンプル推定を許容しており、キャリブレーションの目的を経験的リスク最小化に組み込むのが容易である。 決定タスクにキャリブレーションメトリクスを調整し、正確な損失推定を行ない、後悔しない決定を行うための直感的なメカニズムを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-31T06:19:40Z)
• Propensity score models are better when post-calibrated [0.32228025627337864]
  ポスト校正は、表現的未校正統計推定器における効果推定における誤差を低減する。 効果推定の改善とポスト校正が計算的に安価であることを考えると、表現的モデルを用いて確率スコアをモデル化する場合に採用することを推奨する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-02T16:01:03Z)
• Monotonicity and Double Descent in Uncertainty Estimation with Gaussian Processes [52.92110730286403]
  限界確率はクロスバリデーションの指標を思い起こさせるべきであり、どちらもより大きな入力次元で劣化すべきである、と一般的に信じられている。 我々は,ハイパーパラメータをチューニングすることにより,入力次元と単調に改善できることを証明した。 また、クロスバリデーションの指標は、二重降下の特徴である質的に異なる挙動を示すことも証明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-14T08:09:33Z)
• Sample-dependent Adaptive Temperature Scaling for Improved Calibration [95.7477042886242]
  ニューラルネットワークの誤りを補うポストホックアプローチは、温度スケーリングを実行することだ。 入力毎に異なる温度値を予測し、信頼度と精度のミスマッチを調整することを提案する。 CIFAR10/100およびTiny-ImageNetデータセットを用いて,ResNet50およびWideResNet28-10アーキテクチャ上で本手法をテストする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-13T14:13:49Z)
• Better Uncertainty Calibration via Proper Scores for Classification and Beyond [15.981380319863527]
  各校正誤差を適切なスコアに関連付ける適切な校正誤差の枠組みを導入する。 この関係は、モデルのキャリブレーションの改善を確実に定量化するために利用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-15T12:46:08Z)
• T-Cal: An optimal test for the calibration of predictive models [49.11538724574202]
  有限検証データセットを用いた予測モデルの誤校正を仮説検証問題として検討する。 誤校正の検出は、クラスの条件付き確率が予測の十分滑らかな関数である場合にのみ可能である。 我々は、$ell$-Expected Error(ECE)のデバイアスドプラグイン推定器に基づくキャリブレーションのためのミニマックステストであるT-Calを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-03T16:58:54Z)
• Bayesian prognostic covariate adjustment [59.75318183140857]
  疾患の結果に関する歴史的データは、様々な方法で臨床試験の分析に組み込むことができる。 我々は, 予測モデルからの予後スコアを用いて, 治療効果推定の効率を向上する既存の文献に基づいて構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-24T05:19:03Z)
• Increasing the efficiency of randomized trial estimates via linear adjustment for a prognostic score [59.75318183140857]
  ランダム化実験による因果効果の推定は臨床研究の中心である。 歴史的借用法のほとんどは、厳格なタイプiエラー率制御を犠牲にして分散の削減を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-17T21:10:10Z)

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。