論文の概要: SLEM: Machine Learning for Path Modeling and Causal Inference with Super Learner Equation Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04365v5
• Date: Tue, 2 Jan 2024 14:47:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 20:05:04.753260
• Title: SLEM: Machine Learning for Path Modeling and Causal Inference with Super Learner Equation Modeling
• Title（参考訳）: SLEM:超学習方程式モデリングを用いた経路モデリングと因果推論のための機械学習
• Authors: Matthew J. Vowels
• Abstract要約: 因果推論は科学の重要な目標であり、研究者は観測データを使って意味のある結論に達することができる。 経路モデル、構造方程式モデル(SEM)および指向非巡回グラフ(DAG)は、現象の根底にある因果構造に関する仮定を明確に特定する手段を提供する。 本稿では,機械学習のスーパーラーナーアンサンブルを統合したパスモデリング手法であるSuper Learner Equation Modelingを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.988614978933934
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Causal inference is a crucial goal of science, enabling researchers to arrive at meaningful conclusions regarding the predictions of hypothetical interventions using observational data. Path models, Structural Equation Models (SEMs), and, more generally, Directed Acyclic Graphs (DAGs), provide a means to unambiguously specify assumptions regarding the causal structure underlying a phenomenon. Unlike DAGs, which make very few assumptions about the functional and parametric form, SEM assumes linearity. This can result in functional misspecification which prevents researchers from undertaking reliable effect size estimation. In contrast, we propose Super Learner Equation Modeling, a path modeling technique integrating machine learning Super Learner ensembles. We empirically demonstrate its ability to provide consistent and unbiased estimates of causal effects, its competitive performance for linear models when compared with SEM, and highlight its superiority over SEM when dealing with non-linear relationships. We provide open-source code, and a tutorial notebook with example usage, accentuating the easy-to-use nature of the method.
• Abstract（参考訳）: 因果推論は科学の重要な目標であり、観測データを用いて仮説的介入の予測に関する有意義な結論に達することができる。 経路モデル、構造方程式モデル(SEM)、より一般的には、DAG(Directed Acyclic Graphs)は、現象の根底にある因果構造に関する仮定を明確に特定する手段を提供する。 関数形式とパラメトリック形式についてほとんど仮定しないDAGとは異なり、SEMは線型性を仮定する。 これにより機能的不特定が生じ、研究者が信頼性の高い効果サイズ推定を行うのを防ぐことができる。 これとは対照的に,機械学習のスーパーラーナーアンサンブルを統合するパスモデリング技術であるSuper Learner Equation Modelingを提案する。 我々は,SEMと比較した場合の線形モデルに対する因果効果の一貫性と不偏性の評価,および非線形関係を扱う場合のSEMに対する優位性を実証的に示す。 オープンソースのコードとサンプルを使ったチュートリアルノートブックを提供し,メソッドの使いやすさを強調する。

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