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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04906v3
• Date: Thu, 23 May 2024 12:12:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-25 06:59:47.141657
• Title: Conformal Convolution and 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コンボリューションと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: コンフォーマル畳み込みTラーナー(CCT-learner)とコンフォーマルモンテカルロメタラーナー(CMC)を紹介する。 これらの手法は、重み付き共形予測システム(WCPS)、モンテカルロサンプリング、CATEメタラーナーを利用する。 個々の治療効果(ITE)の予測分布を生成し、個別の意思決定を強化する。
• 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, known as the treatment effect, is paramount for decision-making. Approaches to estimating this treatment effect using conditional average treatment effect (CATE) meta-learners often provide only a point estimate of this treatment effect, while additional uncertainty quantification is frequently desired to enhance decision-making confidence. To address this, we introduce two novel approaches: the conformal convolution T-learner (CCT-learner) and conformal Monte Carlo (CMC) meta-learners. The approaches leverage weighted conformal predictive systems (WCPS), Monte Carlo sampling, and CATE meta-learners to generate predictive distributions of individual treatment effect (ITE) that could enhance individualized decision-making. Although we show how assumptions about the noise distribution of the outcome influence the uncertainty predictions, our experiments demonstrate that the CCT- and CMC meta-learners achieve strong coverage while maintaining narrow interval widths. They also generate probabilistically calibrated predictive distributions, providing reliable ranges of ITEs across various synthetic and semi-synthetic datasets. Code: https://github.com/predict-idlab/cct-cmc
• Abstract（参考訳）: 治療効果として知ら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。 条件付き平均処理効果(CATE)メタラーナーを用いてこの処理効果を推定するためのアプローチは、多くの場合、この処理効果の点推定しか提供せず、さらに不確実な定量化が、意思決定の信頼性を高めるために望まれる。 これを解決するために、共形畳み込みTラーナー(CCT-learner)と共形モンテカルロメタラーナー(CMC)の2つの新しいアプローチを導入する。 これらの手法は、重み付き共形予測システム(WCPS)、モンテカルロサンプリング、CATEメタラーナーを利用して、個別化された意思決定を促進する個別処理効果(ITE)の予測分布を生成する。 結果の雑音分布の仮定が不確実性予測にどのように影響するかを示すが, 実験により, CCT-およびCMCメタラーナーは狭帯域幅を維持しながら, 高いカバレッジが得られることを示した。 また、確率論的に校正された予測分布を生成し、様々な合成および半合成データセットにわたる信頼できるITE範囲を提供する。 コード:https://github.com/predict-idlab/cct-cmc

関連論文リスト

• Doubly-Robust Estimation of Counterfactual Policy Mean Embeddings [24.07815507403025]
  反ファクトポリシーの下での成果の分配を推定することは、推薦、広告、医療といった領域における意思決定にとって重要である。 我々は、再生されたカーネルヒルベルト空間の反事実分布全体を表す新しいフレームワーク-Counterfactual Policy Mean Embedding (CPME) を解析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-03T12:16:46Z)
• From predictions to confidence intervals: an empirical study of conformal prediction methods for in-context learning [4.758643223243787]
  本稿では,共形予測に基づく予測区間の構築手法を提案する。 従来のコンフォメーション法はモデルフィッティングの繰り返しによる計算コストが高いが,ICLを利用して1回のフォワードパスで信頼区間を効率よく生成する。 我々の実証分析は、リッジ回帰に基づくコンフォメーション手法に対するこのアプローチと比較し、インコンテキスト学習(CP with ICL)によるコンフォメーション予測が、堅牢でスケーラブルな不確実性推定を実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-22T09:11:48Z)
• Rectifying Conformity Scores for Better Conditional Coverage [75.73184036344908]
  本稿では,分割共形予測フレームワーク内で信頼セットを生成する新しい手法を提案する。 本手法は,任意の適合度スコアのトレーニング可能な変換を行い,条件付き範囲を正確に確保しつつ,条件付き範囲を改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-22T19:54:14Z)
• Semiparametric conformal prediction [79.6147286161434]
  ベクトル値の非整合性スコアの結合相関構造を考慮した共形予測セットを構築する。 スコアの累積分布関数(CDF)を柔軟に推定する。 提案手法は,現実の回帰問題に対して,所望のカバレッジと競争効率をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-04T14:29:02Z)
• Probabilistic Conformal Prediction with Approximate Conditional Validity [81.30551968980143]
  本研究では,共形手法の柔軟性と条件分布の推定を組み合わせ,予測セットを生成する手法を開発した。 我々の手法は、条件付きカバレッジの観点から既存の手法よりも一貫して優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T20:44:48Z)
• Deep Evidential Learning for Radiotherapy Dose Prediction [0.0]
  本稿では放射線治療用線量予測分野におけるDeep Evidential Learningと呼ばれる不確実性定量化フレームワークの新たな応用法を提案する。 このモデルは,ネットワークトレーニング完了時の予測誤差と相関関係を持つ不確実性推定に有効に活用できることを見出した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-26T02:43:45Z)
• When Rigidity Hurts: Soft Consistency Regularization for Probabilistic Hierarchical Time Series Forecasting [69.30930115236228]
  確率的階層的時系列予測は時系列予測の重要な変種である。 ほとんどの手法は点予測に焦点を絞っており、確率的確率分布を十分に調整していない。 ProFHiTは,階層全体の予測分布を共同でモデル化する完全確率的階層予測モデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-17T20:30:16Z)
• Invariant Probabilistic Prediction [45.90606906307022]
  任意の分布シフトは、一般に不変かつ頑健な確率的予測を認めないことを示す。 Invariant probabilistic predictions called IPP, and study the consistency of the underlying parameters。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-18T18:50:24Z)
• Conformal Meta-learners for Predictive Inference of Individual Treatment Effects [0.0]
  個別処理効果(ITE)における機械学習(ML)予測の問題点について検討する。 我々は,CATEメタラーナー上に標準共形予測(CP)手法を適用することで,ITTの予測区間を発行する一般的なフレームワークである共形メタラーナーを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-28T20:32:22Z)
• Asymptotically Unbiased Synthetic Control Methods by Density Matching [8.862707047517913]
  シンセティック・コントロール・メソッド(SCM)は、比較ケーススタディの基本的なツールとなっている。 本研究では,既存のSCMにおける重要な内在性問題,すなわち未処理単位の結果と合成制御の誤差項との相関を明らかにする。 本研究では,非処理単位の接合密度の重み付け混合により,処理単位の結果密度を近似できると仮定して,密度マッチングに基づく新しいSCMを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-20T15:52:22Z)
• Conformal Prediction for Federated Uncertainty Quantification Under Label Shift [57.54977668978613]
  Federated Learning(FL)は、多くのクライアントが協力してモデルをトレーニングする機械学習フレームワークである。 我々は、量子回帰に基づく新しいコンフォメーション予測法を開発し、プライバシー制約を考慮した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-08T11:54:58Z)
• Personalized Federated Learning under Mixture of Distributions [98.25444470990107]
  本稿では,ガウス混合モデル(GMM)を用いたPFL(Personalized Federated Learning)を提案する。 FedGMMはオーバーヘッドを最小限に抑え、新しいクライアントに適応する付加的なアドバンテージを持ち、不確実な定量化を可能にします。 PFL分類と新しいサンプル検出の両方において, 合成データセットとベンチマークデータセットの実証評価により, 提案手法の優れた性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-01T20:04:46Z)
• B-Learner: Quasi-Oracle Bounds on Heterogeneous Causal Effects Under Hidden Confounding [51.74479522965712]
  本稿では,B-Learnerと呼ばれるメタラーナーを提案する。 我々は、その推定が有効で、鋭く、効率的であることを証明し、既存の方法よりも一般的な条件下で構成推定器に対して準オーラル特性を持つことを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-20T18:07:19Z)
• Learning Mixture Structure on Multi-Source Time Series for Probabilistic Forecasting [4.179947630802189]
  本稿では,異なる予測関係を学習するためのニューラルネットワーク構造に基づく確率モデルを提案する。 対象変数の異なる分布に適用可能な予測および不確実性定量化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-22T00:51:44Z)
• Proximal Causal Learning of Conditional Average Treatment Effects [0.0]
  異種治療効果を学習するための2段階損失関数を提案する。 提案手法は,市販の損失最小化機械学習手法により実装できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-26T02:56:36Z)
• Evaluating Probabilistic Classifiers: The Triptych [62.997667081978825]
  本稿では,予測性能の異なる相補的な側面に焦点をあてた診断グラフィックのトリチチを提案し,研究する。 信頼性図は校正に対処し、受信動作特性(ROC)曲線は識別能力を診断し、マーフィー図は全体的な予測性能と価値を視覚化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-25T19:35:23Z)
• Meta-Uncertainty in Bayesian Model Comparison [0.0]
  メタ不確かさの定量化のための完全確率的枠組みを提案する。 提案手法の有用性を,共役ベイズ回帰,マルコフ連鎖モンテカルロによる確率ベース推論,ニューラルネットワークによるシミュレーションベース推論の文脈で示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-13T18:10:29Z)
• When Rigidity Hurts: Soft Consistency Regularization for Probabilistic Hierarchical Time Series Forecasting [69.30930115236228]
  確率的階層的時系列予測は時系列予測の重要な変種である。 ほとんどの手法は点予測に焦点を絞っており、確率的確率分布を十分に調整していない。 ProFHiTは,階層全体の予測分布を共同でモデル化する完全確率的階層予測モデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-16T06:13:53Z)
• Comparison of meta-learners for estimating multi-valued treatment heterogeneous effects [2.294014185517203]
  条件平均処理効果(CATE)の推定は、観測データによる因果推論における主な課題の1つである。 メタラーナーと呼ばれる非パラメトリック推定器は、特定の教師付き学習方法に対する推定を抑えない主な利点として、CATEを推定するために開発された。 本稿では,多値処理の異種効果を推定するためのメタラーナーについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-29T16:46:21Z)
• Robust and Agnostic Learning of Conditional Distributional Treatment Effects [62.44901952244514]
  条件平均治療効果(CATE)は、個々の因果効果の最適点予測である。 集約分析では、通常は分布処理効果(DTE)の測定によって対処される。 我々は,多種多様な問題に対して条件付きDTE(CDTE)を学習するための,新しい堅牢でモデルに依存しない手法を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-23T17:40:31Z)
• CovarianceNet: Conditional Generative Model for Correct Covariance Prediction in Human Motion Prediction [71.31516599226606]
  本稿では,将来の軌道の予測分布に関連する不確かさを正確に予測する手法を提案する。 我々のアプローチであるCovariaceNetは、ガウス潜在変数を持つ条件付き生成モデルに基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-07T09:38:24Z)
• Probabilistic electric load forecasting through Bayesian Mixture Density Networks [70.50488907591463]
  確率的負荷予測(PLF)は、スマートエネルギーグリッドの効率的な管理に必要な拡張ツールチェーンの重要なコンポーネントです。 ベイジアン混合密度ネットワークを枠とした新しいPLFアプローチを提案する。 後方分布の信頼性と計算にスケーラブルな推定を行うため,平均場変動推定と深層アンサンブルを統合した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-23T16:21:34Z)
• Unlabelled Data Improves Bayesian Uncertainty Calibration under Covariate Shift [100.52588638477862]
  後続正則化に基づく近似ベイズ推定法を開発した。 前立腺癌の予後モデルを世界規模で導入する上で,本手法の有用性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-26T13:50:19Z)
• PACOH: Bayes-Optimal Meta-Learning with PAC-Guarantees [77.67258935234403]
  PAC-Bayesianフレームワークを用いた理論的解析を行い、メタ学習のための新しい一般化境界を導出する。 我々は、性能保証と原則付きメタレベル正規化を備えたPAC最適メタ学習アルゴリズムのクラスを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-13T15:01:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。