論文の概要: Conformal Monte Carlo Meta-learners for Predictive Inference of Individual Treatment Effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04906v2
• Date: Tue, 19 Mar 2024 16:42:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 23:21:52.444757
• Title: Conformal Monte Carlo Meta-learners for Predictive Inference of Individual Treatment Effects
• Title（参考訳）: 個別処理効果予測のためのコンフォーマルモンテカルロメタラーナー
• Authors: Jef Jonkers, Jarne Verhaeghe, Glenn Van Wallendael, Luc Duchateau, Sofie Van Hoecke,
• Abstract要約: 本稿では,個別化意思決定に有用な予測分布を創出する手法を提案する。 結果の雑音分布に関する特定の仮定が,これらの不確実性予測にどのように影響するかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7320409129940684
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knowledge of the effect of interventions, called the treatment effect, is paramount for decision-making. Approaches to estimating this treatment effect, e.g. by using Conditional Average Treatment Effect (CATE) estimators, often only provide a point estimate of this treatment effect, while additional uncertainty quantification is frequently desired instead. Therefore, we present a novel method, the Conformal Monte Carlo (CMC) meta-learners, leveraging conformal predictive systems, Monte Carlo sampling, and CATE meta-learners, to instead produce a predictive distribution usable in individualized decision-making. Furthermore, we show how specific assumptions on the noise distribution of the outcome heavily affect these uncertainty predictions. Nonetheless, the CMC framework shows strong experimental coverage while retaining small interval widths to provide estimates of the true individual treatment effect.
• Abstract（参考訳）: 治療効果と呼ばれる介入の効果の知識は、意思決定において最重要である。 条件平均処理効果(CATE)推定器を用いて、この治療効果を推定するアプローチは、多くの場合、この治療効果の点推定しか提供せず、代わりにさらなる不確実性定量化がしばしば望まれる。 そこで本研究では, 共形予測システム, モンテカルロサンプリング, CATEメタラーナを活用して, 個別化意思決定に有用な予測分布を生成する新しい手法であるCMCメタラーナを提案する。 さらに,結果の雑音分布に関する特定の仮定が,これらの不確実性予測にどのように影響するかを示す。 それにもかかわらず、CMCフレームワークは、真の個々の治療効果を推定するために、小さな間隔幅を維持しながら、強力な実験カバレッジを示す。

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