論文の概要: Unveiling the Potential of Robustness in Selecting Conditional Average Treatment Effect Estimators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18392v2
• Date: Thu, 31 Oct 2024 11:08:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-04 14:33:46.529078
• Title: Unveiling the Potential of Robustness in Selecting Conditional Average Treatment Effect Estimators
• Title（参考訳）: 条件付き平均処理効果推定器の選択におけるロバスト性の可能性
• 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分布ロバスト計量(DRM)を提案する。 DRMはニュアンスフリーであり、ニュアンスパラメータのモデルに適合する必要がなくなる。 分散的に堅牢なCATE推定器の選択を効果的に優先順位付けする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.053826145863113
• License:
• Abstract: The growing demand for personalized decision-making has led to a surge of interest in estimating the Conditional Average Treatment Effect (CATE). Various types of CATE estimators have been developed with advancements in machine learning and causal inference. However, selecting the desirable CATE estimator through a conventional model validation procedure remains impractical due to the absence of counterfactual outcomes in observational data. Existing approaches for CATE estimator selection, such as plug-in and pseudo-outcome metrics, face two challenges. First, they must determine the metric form and the underlying machine learning models for fitting nuisance parameters (e.g., outcome function, propensity function, and plug-in learner). Second, they lack a specific focus on selecting a robust CATE estimator. To address these challenges, this paper introduces a Distributionally Robust Metric (DRM) for CATE estimator selection. The proposed DRM is nuisance-free, eliminating the need to fit models for nuisance parameters, and it effectively prioritizes the selection of a distributionally robust CATE estimator. The experimental results validate the effectiveness of the DRM method in selecting CATE estimators that are robust to the distribution shift incurred by covariate shift and hidden confounders.
• 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。 機械学習や因果推論の進歩とともに、様々な種類のCATE推定器が開発されている。 しかし,観測データに偽結果がないため,従来のモデル検証手法による望ましいCATE推定器の選択は不可能である。 プラグインや擬似アウトカムメトリクスなど,既存のCATE推定器の選択方法には,2つの課題がある。 まず、ニュアンスパラメータ(例えば、結果関数、確率関数、プラグイン学習者)を適合させるための計量形式と基礎となる機械学習モデルを決定する必要がある。 第二に、堅牢なCATE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分布ロバストメートル法(DRM)を提案する。 提案したDRMはニュアンスフリーであり、ニュアンスパラメータのモデルに適合する必要がなく、分散ロバストなCATE推定器の選択を効果的に優先する。 実験結果は,共変量シフトと隠れた共同設立者による分布変化に頑健なCATE推定器の選択において,DRM法の有効性を検証するものである。

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