論文の概要: Estimation of conditional average treatment effects on distributed data: A privacy-preserving approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02672v1
• Date: Mon, 5 Feb 2024 02:17:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 18:12:22.159352
• Title: Estimation of conditional average treatment effects on distributed data: A privacy-preserving approach
• Title（参考訳）: 分散データに対する条件付き平均治療効果の推定--プライバシ保存アプローチ
• Authors: Yuji Kawamata, Ryoki Motai, Yukihiko Okada, Akira Imakura, Tetsuya Sakurai
• Abstract要約: 条件平均治療効果(CATE)の推定は、医学や社会科学など様々な分野において重要なトピックである。 我々は、分散データのプライバシー保護を伴うCATEモデルを推定するために、データ協調二重機械学習(DC-DML)を提案する。 提案手法は, 合成, 半合成, 実世界のデータセットを用いた評価実験において, 他の手法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.293479909193382
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Estimation of conditional average treatment effects (CATEs) is an important topic in various fields such as medical and social sciences. CATEs can be estimated with high accuracy if distributed data across multiple parties can be centralized. However, it is difficult to aggregate such data if they contain privacy information. To address this issue, we proposed data collaboration double machine learning (DC-DML), a method that can estimate CATE models with privacy preservation of distributed data, and evaluated the method through numerical experiments. Our contributions are summarized in the following three points. First, our method enables estimation and testing of semi-parametric CATE models without iterative communication on distributed data. Semi-parametric or non-parametric CATE models enable estimation and testing that is more robust to model mis-specification than parametric models. However, to our knowledge, no communication-efficient method has been proposed for estimating and testing semi-parametric or non-parametric CATE models on distributed data. Second, our method enables collaborative estimation between different parties as well as multiple time points because the dimensionality-reduced intermediate representations can be accumulated. Third, our method performed as well or better than other methods in evaluation experiments using synthetic, semi-synthetic and real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 条件平均治療効果(CATE)の推定は、医学や社会科学など様々な分野において重要なトピックである。 複数のパーティにわたる分散データが集中できる場合、CATEは高い精度で推定できる。 しかし、プライバシー情報を含む場合、そのようなデータを集約することは困難である。 そこで本研究では,分散データのプライバシ保存を伴うCATEモデルの推定手法であるDC-DML(Data collaboration double machine learning)を提案し,数値実験により評価した。 私たちの貢献は以下の3点にまとめられている。 まず,分散データ上で反復的な通信を行うことなく,半パラメトリックCATEモデルの推定とテストを可能にする。 半パラメトリックまたは非パラメトリックCATEモデルは、パラメトリックモデルよりも誤特定をモデル化するのに堅牢な推定とテストを可能にする。 しかし,分散データ上で半パラメトリック・非パラメトリック・ケートモデルを推定・評価するための通信効率のよい手法は提案されていない。 第2に,次元レデュースした中間表現を蓄積できるため,複数の時間点とパーティ間の協調的な推定が可能となる。 第3に, 合成, 半合成, 実世界のデータセットを用いた評価実験において, 本手法は, 他の手法よりも優れていた。

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