論文の概要: Benchmarking Bayesian Causal Discovery Methods for Downstream Treatment Effect Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04988v1
• Date: Tue, 11 Jul 2023 02:58:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-12 16:32:13.194425
• Title: Benchmarking Bayesian Causal Discovery Methods for Downstream Treatment Effect Estimation
• Title（参考訳）: 下流治療効果推定のためのベイズ因果発見手法のベンチマーク
• Authors: Chris Chinenye Emezue, Alexandre Drouin, Tristan Deleu, Stefan Bauer, Yoshua Bengio
• Abstract要約: 本稿では,GFlowNetsに基づく6つの因果探索手法と新たな手法を提案する。 治療効果推定におけるこれらの因果発見法の有効性について貴重な知見を提供する。 本研究の結果から,GFlowNets は多種多様な ATE モードを効果的に捉えることができることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 137.3520153445413
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The practical utility of causality in decision-making is widely recognized, with causal discovery and inference being inherently intertwined. Nevertheless, a notable gap exists in the evaluation of causal discovery methods, where insufficient emphasis is placed on downstream inference. To address this gap, we evaluate six established baseline causal discovery methods and a newly proposed method based on GFlowNets, on the downstream task of treatment effect estimation. Through the implementation of a robust evaluation procedure, we offer valuable insights into the efficacy of these causal discovery methods for treatment effect estimation, considering both synthetic and real-world scenarios, as well as low-data scenarios. Furthermore, the results of our study demonstrate that GFlowNets possess the capability to effectively capture a wide range of useful and diverse ATE modes.
• Abstract（参考訳）: 因果関係の意思決定における実用的有用性は広く認識され、因果関係の発見と推論は本質的に絡み合っている。 それでも、下流推論に不十分な重点を置く因果発見手法の評価において、顕著なギャップが存在する。 このギャップを解消するために,GFlowNetsに基づく6つの確立された基本因果探索法と新しい手法を,治療効果推定の下流課題に基づいて評価した。 本研究は,ロバストな評価手法の実装を通じて,総合的および実世界のシナリオと低データシナリオの両方を考慮した,治療効果推定における因果的発見手法の有効性に関する貴重な知見を提供する。 さらに,本研究の結果から,GFlowNetsは多種多様なATEモードを効果的に捕捉する能力を有することが示された。

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