論文の概要: Defining Expertise: Applications to Treatment Effect Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00694v1
• Date: Fri, 1 Mar 2024 17:30:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 16:47:21.779228
• Title: Defining Expertise: Applications to Treatment Effect Estimation
• Title（参考訳）: 専門知識の定義:治療効果推定への応用
• Authors: Alihan H\"uy\"uk, Qiyao Wei, Alicia Curth, Mihaela van der Schaar
• Abstract要約: 専門知識(特にドメインの意思決定者が持つであろう専門知識の種類)は、治療効果の推定方法の設計と選択において有益である、と我々は主張する。 予測的および予測的2種類の専門知識を定義し,(i)ドメインにおける顕著な専門知識のタイプが治療効果推定における異なる手法の性能に大きく影響し,(ii)データセットに存在する専門知識のタイプを予測することが可能であることを実証的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.7977683502207
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Decision-makers are often experts of their domain and take actions based on their domain knowledge. Doctors, for instance, may prescribe treatments by predicting the likely outcome of each available treatment. Actions of an expert thus naturally encode part of their domain knowledge, and can help make inferences within the same domain: Knowing doctors try to prescribe the best treatment for their patients, we can tell treatments prescribed more frequently are likely to be more effective. Yet in machine learning, the fact that most decision-makers are experts is often overlooked, and "expertise" is seldom leveraged as an inductive bias. This is especially true for the literature on treatment effect estimation, where often the only assumption made about actions is that of overlap. In this paper, we argue that expertise - particularly the type of expertise the decision-makers of a domain are likely to have - can be informative in designing and selecting methods for treatment effect estimation. We formally define two types of expertise, predictive and prognostic, and demonstrate empirically that: (i) the prominent type of expertise in a domain significantly influences the performance of different methods in treatment effect estimation, and (ii) it is possible to predict the type of expertise present in a dataset, which can provide a quantitative basis for model selection.
• Abstract（参考訳）: 意思決定者はドメインの専門家であり、ドメインの知識に基づいて行動することが多い。 例えば、医師は治療の結果を予測することで治療を処方することができる。 したがって、専門家の行動はドメインの知識の一部を自然に符号化し、同じドメイン内で推論を行うのに役立つ: 医師が患者に対して最善の治療を処方しようとすることを知ると、より頻繁に処方された治療がより効果的であることを示すことができる。 しかし機械学習では、ほとんどの意思決定者が専門家であるという事実はしばしば見過ごされ、"専門家"は帰納的バイアスとしてほとんど活用されない。 これは治療効果の推定に関する文献において特に当てはまり、アクションについてなされる唯一の仮定は重複であることが多い。 本稿では、専門知識(特にドメインの意思決定者が持つであろう専門知識の種類)が、治療効果の評価方法の設計と選択において有益であると論じる。 予測と予測の2つの専門知識を正式に定義し,それを実証的に示す。 (i)治療効果推定における異なる方法の性能に大きく影響する分野における特筆すべき専門知識の種類 (ii)データセットに存在する専門知識の種類を予測することは可能であり、モデル選択の定量的基礎を提供することができる。

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