論文の概要: De-confounding Representation Learning for Counterfactual Inference on
Continuous Treatment via Generative Adversarial Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12625v1
- Date: Mon, 24 Jul 2023 08:56:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-25 15:04:44.059540
- Title: De-confounding Representation Learning for Counterfactual Inference on
Continuous Treatment via Generative Adversarial Network
- Title（参考訳）: 生成的逆数ネットワークによる連続処理における対実的推論のためのデコンバウンディング表現学習
- Authors: Yonghe Zhao, Qiang Huang, Haolong Zeng, Yun Pen, Huiyan Sun
- Abstract要約: 実世界の因果推論タスクでは、二項処理変数よりも連続的な因果推論の方が一般的である。
本稿では,連続処理の現実的結果推定のための分散表現学習(DRL)フレームワークを提案する。
DRLモデルは,非衝突表現の学習において優れた性能を示し,連続処理変数に対する最先端の反実的推論モデルよりも優れた性能を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.465397606401007
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Counterfactual inference for continuous rather than binary treatment
variables is more common in real-world causal inference tasks. While there are
already some sample reweighting methods based on Marginal Structural Model for
eliminating the confounding bias, they generally focus on removing the
treatment's linear dependence on confounders and rely on the accuracy of the
assumed parametric models, which are usually unverifiable. In this paper, we
propose a de-confounding representation learning (DRL) framework for
counterfactual outcome estimation of continuous treatment by generating the
representations of covariates disentangled with the treatment variables. The
DRL is a non-parametric model that eliminates both linear and nonlinear
dependence between treatment and covariates. Specifically, we train the
correlations between the de-confounded representations and the treatment
variables against the correlations between the covariate representations and
the treatment variables to eliminate confounding bias. Further, a
counterfactual inference network is embedded into the framework to make the
learned representations serve both de-confounding and trusted inference.
Extensive experiments on synthetic datasets show that the DRL model performs
superiorly in learning de-confounding representations and outperforms
state-of-the-art counterfactual inference models for continuous treatment
variables. In addition, we apply the DRL model to a real-world medical dataset
MIMIC and demonstrate a detailed causal relationship between red cell width
distribution and mortality.
- Abstract（参考訳）: バイナリ処理変数ではなく連続的な推論は、実世界の因果推論タスクでより一般的である。
結合バイアスを取り除くための辺縁構造モデルに基づくサンプル再重み付け手法はすでにいくつか存在するが、一般的には、治療の共起者への線形依存の除去と、通常検証不能な仮定パラメトリックモデルの精度に依存することに焦点をあてている。
本稿では,処理変数に絡み合った共変量の表現を生成し,連続処理の反事実的結果推定のためのデコンファウンディング表現学習(drl)フレームワークを提案する。
drlは非パラメトリックモデルであり、処理と共変量の間の線形および非線形の依存を取り除く。
具体的には,共変量表現と処理変数との相関関係を訓練することで,共変量表現と処理変数との相関関係を解消する。
さらに、フレームワークに反ファクト推論ネットワークを組み込んで、学習された表現をデコンバウンディングと信頼された推論の両方に役立てる。
合成データセットに関する大規模な実験により、DRLモデルは非衝突表現の学習において優れた性能を示し、連続的な処理変数に対する最先端の反実的推論モデルよりも優れていた。
さらに、DRLモデルを実世界の医療データセットMIMICに適用し、赤血球幅分布と死亡率の詳細な因果関係を示す。
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