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: 処理完了
- 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。
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