論文の概要: CATE Estimation With Potential Outcome Imputation From Local Regression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03630v2
- Date: Sat, 14 Jun 2025 01:32:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-17 17:28:44.315307
- Title: CATE Estimation With Potential Outcome Imputation From Local Regression
- Title（参考訳）: 局所回帰による潜在的アウトカム計算によるCATE推定
- Authors: Ahmed Aloui, Juncheng Dong, Cat P. Le, Vahid Tarokh,
- Abstract要約: 本研究では,条件付き平均処理効果推定のためのモデルに依存しないデータ拡張手法を提案する。
このアイデアにインスパイアされた我々は、潜在的に欠落する可能性を確実に示唆する対照的な学習手法を提案する。
提案手法の有効性を実証する理論的保証と広範な数値的研究の両方を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.97657507206549
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: One of the most significant challenges in Conditional Average Treatment Effect (CATE) estimation is the statistical discrepancy between distinct treatment groups. To address this issue, we propose a model-agnostic data augmentation method for CATE estimation. First, we derive regret bounds for general data augmentation methods suggesting that a small imputation error may be necessary for accurate CATE estimation. Inspired by this idea, we propose a contrastive learning approach that reliably imputes missing potential outcomes for a selected subset of individuals formed using a similarity measure. We augment the original dataset with these reliable imputations to reduce the discrepancy between different treatment groups while inducing minimal imputation error. The augmented dataset can subsequently be employed to train standard CATE estimation models. We provide both theoretical guarantees and extensive numerical studies demonstrating the effectiveness of our approach in improving the accuracy and robustness of numerous CATE estimation models.
- Abstract（参考訳）: 条件平均治療効果(CATE)推定における最も重要な課題の1つは、異なる治療群間の統計的相違である。
そこで本研究では,CATE推定のためのモデルに依存しないデータ拡張手法を提案する。
まず, 精度の高いCATE推定に小さな計算誤差が必要であることを示唆する, 一般データ拡張法に対する後悔境界を導出する。
このアイデアに触発されて、類似度尺度を用いて形成された個人の選択されたサブセットに対して、潜在的に欠落する可能性を確実に示唆する対照的な学習手法を提案する。
我々は,これらの信頼性のある計算法により,各処理群間の差を低減し,最小限の計算誤差を生じさせるように,元のデータセットを増強する。
拡張データセットはその後、標準のCATE推定モデルをトレーニングするために使用することができる。
我々は,多くのCATE推定モデルの精度とロバスト性を改善するためのアプローチの有効性を示す理論的保証と広範な数値的研究の両方を提供する。
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