論文の概要: Hierarchical Bias-Driven Stratification for Interpretable Causal Effect Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17737v1
• Date: Wed, 31 Jan 2024 10:58:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-01 15:05:10.693469
• Title: Hierarchical Bias-Driven Stratification for Interpretable Causal Effect Estimation
• Title（参考訳）: 解釈可能な因果効果推定のための階層的バイアス駆動成層
• Authors: Lucile Ter-Minassian, Liran Szlak, Ehud Karavani, Chris Holmes and Yishai Shimoni
• Abstract要約: BICauseTreeは、自然実験が局所的に発生するクラスタを識別する解釈可能なバランシング手法である。 合成および現実的なデータセットを用いて手法の性能を評価し、バイアス-解釈可能性トレードオフを探索し、既存の手法に匹敵することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6874375111244329
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Interpretability and transparency are essential for incorporating causal effect models from observational data into policy decision-making. They can provide trust for the model in the absence of ground truth labels to evaluate the accuracy of such models. To date, attempts at transparent causal effect estimation consist of applying post hoc explanation methods to black-box models, which are not interpretable. Here, we present BICauseTree: an interpretable balancing method that identifies clusters where natural experiments occur locally. Our approach builds on decision trees with a customized objective function to improve balancing and reduce treatment allocation bias. Consequently, it can additionally detect subgroups presenting positivity violations, exclude them, and provide a covariate-based definition of the target population we can infer from and generalize to. We evaluate the method's performance using synthetic and realistic datasets, explore its bias-interpretability tradeoff, and show that it is comparable with existing approaches.
• Abstract（参考訳）: 解釈可能性と透明性は、観察データからの因果効果モデルを政策決定に組み込むために不可欠である。 彼らは、そのようなモデルの正確性を評価するために、基底真理ラベルがないときにモデルに対する信頼を提供することができる。 現在までに、透明因果効果推定の試みは、解釈不可能なブラックボックスモデルにポストホック説明法を適用している。 本稿では,自然実験が局所的に発生するクラスタを識別する解釈可能なバランス手法であるBICauseTreeを提案する。 提案手法は, バランスを改善し, 配当バイアスを低減するために, 目的関数をカスタマイズした決定木上に構築する。 その結果、ポジティビティ違反を示すサブグループを検出し、それらを除外し、我々が推測し一般化できる対象人口の共変量ベースの定義を提供することができる。 合成および現実的なデータセットを用いて手法の性能を評価し、バイアス-解釈可能性トレードオフを探索し、既存の手法に匹敵することを示す。

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