論文の概要: Advancing Counterfactual Inference through Nonlinear Quantile Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05751v3
• Date: Wed, 28 Feb 2024 04:01:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 18:59:21.314139
• Title: Advancing Counterfactual Inference through Nonlinear Quantile Regression
• Title（参考訳）: 非線形量子回帰による対物推論の促進
• Authors: Shaoan Xie, Biwei Huang, Bin Gu, Tongliang Liu, Kun Zhang
• Abstract要約: ニューラルネットワークで実装された効率的かつ効果的な対実的推論のためのフレームワークを提案する。 提案手法は、推定された反事実結果から見つからないデータまでを一般化する能力を高める。 複数のデータセットで実施した実証実験の結果は、我々の理論的な主張に対する説得力のある支持を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.28323341329461
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The capacity to address counterfactual "what if" inquiries is crucial for understanding and making use of causal influences. Traditional counterfactual inference, under Pearls' counterfactual framework, typically depends on having access to or estimating a structural causal model. Yet, in practice, this causal model is often unknown and might be challenging to identify. Hence, this paper aims to perform reliable counterfactual inference based solely on observational data and the (learned) qualitative causal structure, without necessitating a predefined causal model or even direct estimations of conditional distributions. To this end, we establish a novel connection between counterfactual inference and quantile regression and show that counterfactual inference can be reframed as an extended quantile regression problem. Building on this insight, we propose a practical framework for efficient and effective counterfactual inference implemented with neural networks under a bi-level optimization scheme. The proposed approach enhances the capacity to generalize estimated counterfactual outcomes to unseen data, thereby providing an upper bound on the generalization error. Furthermore, empirical evidence demonstrates its superior statistical efficiency in comparison to existing methods. Empirical results conducted on multiple datasets offer compelling support for our theoretical assertions.
• Abstract（参考訳）: 因果的影響を理解し、利用するためには、反事実的な「what if」問合せに対処する能力が不可欠である。 伝統的な反事実推論は、パールの反事実的枠組みの下では、通常、構造的因果モデルへのアクセスまたは推定に依存する。 しかし、実際には、この因果モデルはしばしば未知であり、識別が困難である。 そこで本研究では,事前定義された因果モデルや条件分布の直接推定を必要とせず,観測データと定性的因果構造のみに基づいて,信頼性の高い反事実推論を行うことを目的としている。 この目的のために,反事実推論と量的回帰の新たな関係を確立し,反事実的推論を拡張的量的回帰問題として再構成できることを示す。 そこで本研究では,二段階最適化手法を用いてニューラルネットワークを用いて効率的かつ効果的な反事実推論を行うための実践的フレームワークを提案する。 提案手法は,非知覚データに対する推定反実結果の一般化能力を高め,一般化誤差の上限を与える。 さらに、実証的な証拠は、既存の方法と比較して、その優れた統計効率を示す。 複数のデータセットで実施した実証実験の結果は、我々の理論的な主張に対する説得力のある支持を提供する。

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