論文の概要: Causal Rule Learning: Enhancing the Understanding of Heterogeneous Treatment Effect via Weighted Causal Rules

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06746v1
• Date: Tue, 10 Oct 2023 16:19:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-10-11 14:47:51.333341
• Title: Causal Rule Learning: Enhancing the Understanding of Heterogeneous Treatment Effect via Weighted Causal Rules
• Title（参考訳）: 因果規則学習:重み付き因果規則による異種治療効果の理解の促進
• Authors: Ying Wu and Hanzhong Liu and Kai Ren and Xiangyu Chang
• Abstract要約: 解釈可能性(英語版)は、機械学習手法を用いて不均一な処理効果を推定する上で重要な関心事である。 本研究では,不均一な治療効果を推定し,理解を深めるために,潜在的なサブグループを特徴付ける因果規則の洗練された集合を見出す因果規則学習を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.273753251029511
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Interpretability is a key concern in estimating heterogeneous treatment effects using machine learning methods, especially for healthcare applications where high-stake decisions are often made. Inspired by the Predictive, Descriptive, Relevant framework of interpretability, we propose causal rule learning which finds a refined set of causal rules characterizing potential subgroups to estimate and enhance our understanding of heterogeneous treatment effects. Causal rule learning involves three phases: rule discovery, rule selection, and rule analysis. In the rule discovery phase, we utilize a causal forest to generate a pool of causal rules with corresponding subgroup average treatment effects. The selection phase then employs a D-learning method to select a subset of these rules to deconstruct individual-level treatment effects as a linear combination of the subgroup-level effects. This helps to answer an ignored question by previous literature: what if an individual simultaneously belongs to multiple groups with different average treatment effects? The rule analysis phase outlines a detailed procedure to further analyze each rule in the subset from multiple perspectives, revealing the most promising rules for further validation. The rules themselves, their corresponding subgroup treatment effects, and their weights in the linear combination give us more insights into heterogeneous treatment effects. Simulation and real-world data analysis demonstrate the superior performance of causal rule learning on the interpretable estimation of heterogeneous treatment effect when the ground truth is complex and the sample size is sufficient.
• Abstract（参考訳）: 解釈可能性(英: Interpretability)は、機械学習手法を用いて不均一な治療効果を推定する上で重要な関心事である。 予測的・記述的・関連的な解釈可能性の枠組みから着想を得た因果規則学習法は,非均一な治療効果の予測と理解を高めるために,潜在的サブグループを特徴付ける因果規則の洗練された集合を見出す。 因果ルール学習は、ルール発見、ルール選択、ルール分析の3つのフェーズを含む。 ルール発見フェーズでは,因果樹林を用いて,対応するサブグループ平均治療効果を伴う因果ルールのプールを生成する。 選択相はD-ラーニング法を用いてこれらの規則のサブセットを選択し、サブグループレベルの効果の線形結合として個々のレベルの治療効果を分解する。 個人が同時に、平均的な治療効果の異なる複数のグループに属している場合はどうでしょう? ルール分析フェーズは、サブセット内の各ルールを複数の視点から分析するための詳細な手順を概説し、さらなる検証のための最も有望なルールを明らかにする。 規則そのもの、それに対応するサブグループ治療効果、および線形結合におけるそれらの重みは、不均一な治療効果に関するより深い洞察を与える。 シミュレーションと実世界のデータ分析は、基底真理が複雑でサンプルサイズが十分である場合、不均一な処理効果の解釈可能な推定における因果規則学習の優れた性能を示す。

関連論文リスト

• Identifying treatment response subgroups in observational time-to-event data [2.176207087460772]
  ランダム化制御試験(RCT)に基づく治療効果推定のための既存のアプローチ RCTは、より均質な患者グループを特徴とする傾向があり、実際の臨床実践で遭遇した集団のサブグループを明らかにすることには関連性が低い。 本研究は、RTTと観察研究の両方において、治療応答のサブグループを特定するための、新しい、結果誘導サブグループ分析戦略を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-06T22:38:14Z)
• CURLS: Causal Rule Learning for Subgroups with Significant Treatment Effect [22.012322558109574]
  因果推論では、異なるサブグループが介入にどう反応するかを特定するために、ヘテロジニアス治療効果(HTE)を推定することが重要である。 本稿では,HTEを利用した新しいルール学習手法であるCURLSを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T06:36:27Z)
• Causal Machine Learning for Moderation Effects [0.0]
  我々は、新しいパラメータ、バランス付きグループ平均治療効果(BGATE)を提案する。 2つのBGATEの違いをとることで、2つのGATEを比較するよりも、より意味のある異質性を分析することができる。 追加の特定仮定を追加することで、グループ間の治療効果の特定のバランスの取れた差異を因果的に解釈することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-16T11:34:59Z)
• Machine Learning with Probabilistic Law Discovery: A Concise Introduction [77.34726150561087]
  Probabilistic Law Discovery (PLD) は、確率論的ルール学習の変種を実装した論理ベースの機械学習手法である。 PLDはDecision Tree/Random Forestメソッドに近いが、関連するルールの定義方法に大きく異なる。 本稿はPLDの主な原則を概説し、その利点と限界を強調し、いくつかのアプリケーションガイドラインを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-22T17:40:13Z)
• Meta-analysis of individualized treatment rules via sign-coherency [3.432284729311483]
  我々は、サイト固有のITRを共同で学習するITRの個別レベルのメタ分析法を開発した。 また、ITR学習問題に適した情報基準を用いて、モデルチューニングのための適応的な手順を開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-28T15:55:55Z)
• Picking on the Same Person: Does Algorithmic Monoculture lead to Outcome Homogenization? [90.35044668396591]
  機械学習における繰り返しのテーマはアルゴリズムによるモノカルチャーである。同じシステム、またはコンポーネントを共有するシステムは、複数の意思決定者によってデプロイされる。 意思決定者がトレーニングデータや特定のモデルなどのコンポーネントを共有すれば、より均一な結果が得られます。 我々はこの仮説をアルゴリズムフェアネスベンチマークで検証し、トレーニングデータの共有がホモジェナイゼーションを確実に悪化させることを示した。 結果の均質化に関する哲学的分析と社会的な課題を、デプロイされた機械学習システムに含めることに着目して結論付ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-25T09:33:11Z)
• Hierarchical Semi-Supervised Contrastive Learning for Contamination-Resistant Anomaly Detection [81.07346419422605]
  異常検出は、通常のデータ分布から逸脱したサンプルを特定することを目的としている。 コントラスト学習は、異常の効果的な識別を可能にする表現のサンプル化に成功している。 汚染耐性異常検出のための新しい階層型半教師付きコントラスト学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-24T18:49:26Z)
• Interpretable Deep Causal Learning for Moderation Effects [0.0]
  本稿では、因果機械学習モデルにおける解釈可能性と目標正規化の問題に対処する。 本稿では,個別の処理効果を推定するための新しい深層対実学習アーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-21T11:21:09Z)
• Generalization bounds and algorithms for estimating conditional average treatment effect of dosage [13.867315751451494]
  本研究では,治療薬対の条件付き平均因果効果を観測データと仮定の組み合わせで推定する作業について検討した。 これは疫学や経済学など、意思決定のために治療薬対を必要とする分野における長年にわたる課題である。 この問題に対するいくつかのベンチマークデータセットに対して、実証的に新しい最先端のパフォーマンス結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-29T15:26:59Z)
• Robust and Agnostic Learning of Conditional Distributional Treatment Effects [62.44901952244514]
  条件平均治療効果(CATE)は、個々の因果効果の最適点予測である。 集約分析では、通常は分布処理効果(DTE)の測定によって対処される。 我々は,多種多様な問題に対して条件付きDTE(CDTE)を学習するための,新しい堅牢でモデルに依存しない手法を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-23T17:40:31Z)
• Generalized Causal Tree for Uplift Modeling [7.614863322262727]
  昇降モデリングは、マーケティングやポリシー作成からパーソナライズされたレコメンデーションまで、様々なアプリケーションにおいて重要である。 主な目的は、異種集団に対する最適な治療割り当てを学習することである。 複数の離散的かつ連続的な処理に対処するためのツリーベースアプローチの一般化を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-04T22:27:49Z)
• SurvITE: Learning Heterogeneous Treatment Effects from Time-to-Event Data [83.50281440043241]
  時系列データから不均一な処理効果を推定する問題について検討する。 本稿では,バランス表現に基づく治療特異的ハザード推定のための新しいディープラーニング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-26T20:13:17Z)
• CAPITAL: Optimal Subgroup Identification via Constrained Policy Tree Search [10.961093227672398]
  臨床的に有意義なサブグループ学習アプローチでは、より良い治療の恩恵を受けることができる患者の最大数を特定する必要がある。 選択した患者数を最大化する最適サブグループ選択規則(SSR)を提案する。 解析可能な決定木クラスの中で最適なSSRを求めるために,ConstrAined PolIcy Tree seArch aLgorithmを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-11T22:41:07Z)
• On Inductive Biases for Heterogeneous Treatment Effect Estimation [91.3755431537592]
  我々は、異なる治療下で、個人の潜在的成果(PO)の構造的類似性を利用する方法について検討する。 この問題を克服するために、エンドツーエンドの学習戦略を3つ比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T16:30:46Z)
• Robust Recursive Partitioning for Heterogeneous Treatment Effects with Uncertainty Quantification [84.53697297858146]
  治療効果のサブグループ分析は、医療から公共政策、レコメンデーターシステムへの応用において重要な役割を担っている。 サブグループ分析の現在の手法のほとんどは、個別化処理効果(ITE)を推定するための特定のアルゴリズムから始まる。 本稿では、これらの弱点に対処する新しい部分群解析法R2Pを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-14T14:50:02Z)
• Generalization Bounds and Representation Learning for Estimation of Potential Outcomes and Causal Effects [61.03579766573421]
  代替薬に対する患者一人の反応など,個人レベルの因果効果の推定について検討した。 我々は,表現の誘導的処理群距離を正規化することにより,境界を最小化する表現学習アルゴリズムを考案した。 これらのアルゴリズムを拡張して、重み付き表現を同時に学習し、治療群距離をさらに削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-21T10:16:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。