論文の概要: Estimation of conditional average treatment effects on distributed confidential data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02672v5
• Date: Fri, 25 Jul 2025 00:50:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-28 14:14:26.434141
• Title: Estimation of conditional average treatment effects on distributed confidential data
• Title（参考訳）: 分散秘密データに対する条件平均処理効果の推定
• Authors: Yuji Kawamata, Ryoki Motai, Yukihiko Okada, Akira Imakura, Tetsuya Sakurai,
• Abstract要約: 複数のパーティに分散したデータが集中している場合、条件平均処理効果(CATE)を高精度に推定することができる。 機密性やプライバシー上の懸念から、このようなデータを集約することは困難である。 本稿では、分散ソースから構築されたプライバシー保護融合データを用いて、CATEモデルを推定するデータコラボレーションダブル機械学習を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.798254568821052
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The estimation of conditional average treatment effects (CATEs) is an important topic in many scientific fields. CATEs can be estimated with high accuracy if data distributed across multiple parties are centralized. However, it is difficult to aggregate such data owing to confidentiality or privacy concerns. To address this issue, we propose data collaboration double machine learning, a method for estimating CATE models using privacy-preserving fusion data constructed from distributed sources, and evaluate its performance through simulations. We make three main contributions. First, our method enables estimation and testing of semi-parametric CATE models without iterative communication on distributed data, providing robustness to model mis-specification compared to parametric approaches. Second, it enables collaborative estimation across different time points and parties by accumulating a knowledge base. Third, our method performs as well as or better than existing methods in simulations 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、多くの科学分野において重要なトピックである。 複数のパーティに分散したデータが集中している場合、CATEは高い精度で推定できる。 しかし、機密性やプライバシー上の懸念から、このようなデータを集約することは困難である。 この問題に対処するために、分散ソースから構築されたプライバシー保護融合データを用いてCATEモデルを推定し、シミュレーションによりその性能を評価するデータコラボレーションダブル機械学習を提案する。 主な貢献は3つある。 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が可能であり,パラメトリックアプローチと比較してモデルの誤特定に頑健である。 第2に、知識ベースを蓄積することで、異なる時間ポイントや関係者間での協調的な評価を可能にする。 第3に,本手法は,合成,半合成,実世界のデータセットを用いたシミュレーションにおいて,既存手法と同等以上の性能を発揮する。

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