論文の概要: Learning continuous-valued treatment effects through representation balancing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03731v1
• Date: Thu, 7 Sep 2023 14:17:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-08 12:49:49.164459
• Title: Learning continuous-valued treatment effects through representation balancing
• Title（参考訳）: 表現バランスによる連続的治療効果の学習
• Authors: Christopher Bockel-Rickermann, Toon Vanderschueren, Jeroen Berrevoets, Tim Verdonck, Wouter Verbeke
• Abstract要約: 我々は、観測データから個々の線量応答を推定する因果機械学習手法であるCBRNetを提案する。 当社の作業は、継続的評価された処理設定で表現バランスを最初に適用したものです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.969714692616101
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Estimating the effects of treatments with an associated dose on an instance's outcome, the "dose response", is relevant in a variety of domains, from healthcare to business, economics, and beyond. Such effects, also known as continuous-valued treatment effects, are typically estimated from observational data, which may be subject to dose selection bias. This means that the allocation of doses depends on pre-treatment covariates. Previous studies have shown that conventional machine learning approaches fail to learn accurate individual estimates of dose responses under the presence of dose selection bias. In this work, we propose CBRNet, a causal machine learning approach to estimate an individual dose response from observational data. CBRNet adopts the Neyman-Rubin potential outcome framework and extends the concept of balanced representation learning for overcoming selection bias to continuous-valued treatments. Our work is the first to apply representation balancing in a continuous-valued treatment setting. We evaluate our method on a newly proposed benchmark. Our experiments demonstrate CBRNet's ability to accurately learn treatment effects under selection bias and competitive performance with respect to other state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 事象の結果に対する治療の効果を推定する「服用反応」は、医療からビジネス、経済、その他様々な分野に関係している。 このような効果は連続的な治療効果としても知られ、通常、線量選択バイアスの対象となる観測データから推定される。 これは、投与量の割り当てが前処理コバリアントに依存することを意味する。 これまでの研究では、従来の機械学習アプローチでは、線量選択バイアスの存在下での線量応答の正確な個々の推定を学習できないことが示されている。 本研究では、観測データから個々の線量応答を推定する因果機械学習手法であるCBRNetを提案する。 cbrnet は neyman-rubin potential outcome framework を採用し、選択バイアスを克服するバランス付き表現学習の概念を拡張した。 当社の作業は、継続的評価された処理設定で表現バランスを最初に適用したものです。 本手法を新たに提案するベンチマークで評価する。 本実験は,CBRNetが選択バイアス下で治療効果を正確に学習する能力と,他の最先端手法に対する競合性能を示すものである。

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