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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04988v3
• Date: Sun, 30 Jul 2023 07:11:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 20:24:37.308424
• 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: 下流推論に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。 我々は,GFlowNetsに基づく新たな手法を含む,確立された7つの基本因果探索手法を評価する。 研究の結果,研究対象のアルゴリズムのいくつかは,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がわかった。
• 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 widespread and brought about by the intertwining of causal discovery and causal inference. 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 seven established baseline causal discovery methods including a newly proposed method based on GFlowNets, on the downstream task of treatment effect estimation. Through the implementation of a distribution-level evaluation, we offer valuable and unique 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. The results of our study demonstrate that some of the algorithms studied are able to effectively capture a wide range of useful and diverse ATE modes, while some tend to learn many low-probability modes which impacts the (unrelaxed) recall and precision.
• Abstract（参考訳）: 意思決定における因果関係の実践的有用性は、因果関係の発見と因果関係の推測の絡み合いによってもたらされる。 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。 このギャップに対処するため,GFlowNetsに基づく新たな手法を含む7つの基本因果探索手法を,治療効果推定の下流課題に基づいて評価した。 分散レベルの評価の実装を通じて,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,これらの因果的発見手法の有効性に関する貴重な洞察を提供する。 研究の結果、研究対象のアルゴリズムのいくつかは、多種多様なATEモードを効果的に捉えることができ、一方で、(無関係な)リコールと精度に影響を与える多くの低確率モードを学習する傾向にあることが示された。

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