論文の概要: Unveiling the Potential of Robustness in Evaluating Causal Inference Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18392v1
• Date: Wed, 28 Feb 2024 15:12:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 14:36:07.095637
• Title: Unveiling the Potential of Robustness in Evaluating Causal Inference Models
• Title（参考訳）: 因果推論モデル評価におけるロバスト性の可能性の解明
• Authors: Yiyan Huang, Cheuk Hang Leung, Siyi Wang, Yijun Li, Qi Wu
• Abstract要約: 本稿では,CATE推定器選択のための新しい手法であるdistributally Robust Metric (DRM)を提案する。 DRMは追加モデルに適合する必要をなくし、堅牢なCATE推定器を選択するのに優れる。 DRM法の有効性を実験的に検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.44182029097155
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The growing demand for personalized decision-making has led to a surge of interest in estimating the Conditional Average Treatment Effect (CATE). The intersection of machine learning and causal inference has yielded various effective CATE estimators. However, deploying these estimators in practice is often hindered by the absence of counterfactual labels, making it challenging to select the desirable CATE estimator using conventional model selection procedures like cross-validation. Existing approaches for CATE estimator selection, such as plug-in and pseudo-outcome metrics, face two inherent challenges. Firstly, they are required to determine the metric form and the underlying machine learning models for fitting nuisance parameters or plug-in learners. Secondly, they lack a specific focus on selecting a robust estimator. To address these challenges, this paper introduces a novel approach, the Distributionally Robust Metric (DRM), for CATE estimator selection. The proposed DRM not only eliminates the need to fit additional models but also excels at selecting a robust CATE estimator. Experimental studies demonstrate the efficacy of the DRM method, showcasing its consistent effectiveness in identifying superior estimators while mitigating the risk of selecting inferior ones.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズされた意思決定に対する需要が高まり、条件付き平均処理効果(CATE)の推定への関心が高まっている。 機械学習と因果推論の交差は、様々な効果的なCATE推定器を生み出している。 しかし、これらの推定器を実際に配置することは、反ファクトラベルの欠如によってしばしば妨げられるため、クロスバリデーションのような従来のモデル選択手法を用いて望ましいCATE推定器を選択することは困難である。 プラグインや擬似アウトカムメトリクスといった既存のCATE推定器の選択手法は、2つの固有の課題に直面している。 まず、ニュアンスパラメータやプラグイン学習者の適合のために、メトリックフォームと基礎となる機械学習モデルを決定する必要がある。 第2に、堅牢な推定器の選択に特に重点を置いていない。 これらの課題に対処するために、CATE推定器選択のための新しいアプローチであるdistributally Robust Metric(DRM)を提案する。 提案されたDRMは、追加モデルに適合する必要をなくすだけでなく、堅牢なCATE推定器の選択にも優れている。 実験によりDRM法の有効性が実証され, 優れた推定器を同定し, 劣るものを選択するリスクを軽減した。

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