論文の概要: Estimation of Counterfactual Interventions under Uncertainties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08332v1
• Date: Fri, 15 Sep 2023 11:41:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-18 14:51:30.973148
• Title: Estimation of Counterfactual Interventions under Uncertainties
• Title（参考訳）: 不確実性下における対物干渉の推定
• Authors: Juliane Weilbach, Sebastian Gerwinn, Melih Kandemir and Martin Fraenzle
• Abstract要約: 「ローンを承認するために違うことをすべきだったのか。」 「ローンを承認するために違うことをすべきだったのか。」 「ローンを承認するために違うことをすべきだったのか。」
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.674015311238696
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Counterfactual analysis is intuitively performed by humans on a daily basis eg. "What should I have done differently to get the loan approved?". Such counterfactual questions also steer the formulation of scientific hypotheses. More formally it provides insights about potential improvements of a system by inferring the effects of hypothetical interventions into a past observation of the system's behaviour which plays a prominent role in a variety of industrial applications. Due to the hypothetical nature of such analysis, counterfactual distributions are inherently ambiguous. This ambiguity is particularly challenging in continuous settings in which a continuum of explanations exist for the same observation. In this paper, we address this problem by following a hierarchical Bayesian approach which explicitly models such uncertainty. In particular, we derive counterfactual distributions for a Bayesian Warped Gaussian Process thereby allowing for non-Gaussian distributions and non-additive noise. We illustrate the properties our approach on a synthetic and on a semi-synthetic example and show its performance when used within an algorithmic recourse downstream task.
• Abstract（参考訳）: 事実分析は人間によって日常的に直感的に行われる。 「ローンを承認するために違うことをすべきだったのか。」 このような反事実的疑問は、科学的仮説の定式化にも寄与する。 より正式には、様々な産業応用において顕著な役割を果たすシステムの行動の過去の観察に仮説的介入の効果を推測することで、システムの潜在的な改善についての洞察を提供する。 このような分析の仮説的性質のため、反事実分布は本質的に曖昧である。 この曖昧さは、同じ観察のために一連の説明が存在する連続的な設定において特に困難である。 本稿では,このような不確かさを明示的にモデル化する階層ベイズ的アプローチを用いて,この問題に対処する。 特に,非ガウス分布と非加法雑音を許容するベイズ歪ガウス過程の反事実分布を導出する。 本稿では, 合成および半合成例に対する我々のアプローチの特性を解説し, アルゴリズム的リコースダウンストリームタスクで使用した際の性能を示す。

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