論文の概要: Doubly Robust Causal Effect Estimation under Networked Interference via Targeted Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03342v3
- Date: Fri, 5 Jul 2024 10:09:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-08 23:04:18.205094
- Title: Doubly Robust Causal Effect Estimation under Networked Interference via Targeted Learning
- Title（参考訳）: 目標学習によるネットワーク干渉による二重ロバスト因果効果推定
- Authors: Weilin Chen, Ruichu Cai, Zeqin Yang, Jie Qiao, Yuguang Yan, Zijian Li, Zhifeng Hao,
- Abstract要約: ネットワーク干渉下での2つの頑健な因果効果推定器を提案する。
具体的には,対象とする学習手法をネットワーク干渉設定に一般化する。
我々は、同定された理論条件を目標損失に変換することによって、エンドツーエンドの因果効果推定器を考案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.63284452991301
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Causal effect estimation under networked interference is an important but challenging problem. Available parametric methods are limited in their model space, while previous semiparametric methods, e.g., leveraging neural networks to fit only one single nuisance function, may still encounter misspecification problems under networked interference without appropriate assumptions on the data generation process. To mitigate bias stemming from misspecification, we propose a novel doubly robust causal effect estimator under networked interference, by adapting the targeted learning technique to the training of neural networks. Specifically, we generalize the targeted learning technique into the networked interference setting and establish the condition under which an estimator achieves double robustness. Based on the condition, we devise an end-to-end causal effect estimator by transforming the identified theoretical condition into a targeted loss. Moreover, we provide a theoretical analysis of our designed estimator, revealing a faster convergence rate compared to a single nuisance model. Extensive experimental results on two real-world networks with semisynthetic data demonstrate the effectiveness of our proposed estimators.
- Abstract（参考訳）: ネットワーク干渉による因果効果の推定は重要であるが、難しい問題である。
利用可能なパラメトリック手法はモデル空間で制限されているが、従来の半パラメトリック手法、例えば1つのニュアンス関数に1つだけ適合するニューラルネットワークを利用すると、データ生成プロセスの適切な仮定なしに、ネットワーク干渉下での誤特定問題に遭遇する可能性がある。
本稿では,ニューラルネットワークのトレーニングにターゲット学習技術を適用することにより,ネットワーク干渉下での2重頑健な因果効果推定手法を提案する。
具体的には、対象とする学習技術をネットワーク干渉設定に一般化し、推定器が二重ロバスト性を達成する条件を確立する。
この条件に基づいて、同定された理論条件を目標損失に変換することにより、エンドツーエンドの因果効果推定器を考案する。
さらに,設計した推定器の理論的解析を行い,単一ニュアンスモデルと比較して収束速度が速いことを示した。
半合成データを用いた2つの実世界のネットワークにおける大規模な実験結果から,提案手法の有効性が示された。
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