論文の概要: C-Learner: Constrained Learning for Causal Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09493v4
• Date: Tue, 24 Jun 2025 18:19:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-26 21:00:42.414383
• Title: C-Learner: Constrained Learning for Causal Inference
• Title（参考訳）: C-Learner:因果推論のための制約付き学習
• Authors: Tiffany Tianhui Cai, Yuri Fonseca, Kaiwen Hou, Hongseok Namkoong,
• Abstract要約: 両世界の最良の重み付けを実現する新しいデバイアス化手法を提案する。 我々の制約学習フレームワークは、プラグイン量に対する一階誤差がゼロであるという制約の下で、最高のプラグイン推定器を解く。 本手法は重なり合いの低い設定で優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.395560682099634
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Popular debiased estimation methods for causal inference -- such as augmented inverse propensity weighting and targeted maximum likelihood estimation -- enjoy desirable asymptotic properties like statistical efficiency and double robustness but they can produce unstable estimates when there is limited overlap between treatment and control, requiring additional assumptions or ad hoc adjustments in practice (e.g., truncating propensity scores). In contrast, simple plug-in estimators are stable but lack desirable asymptotic properties. We propose a novel debiasing approach that achieves the best of both worlds, producing stable plug-in estimates with desirable asymptotic properties. Our constrained learning framework solves for the best plug-in estimator under the constraint that the first-order error with respect to the plugged-in quantity is zero, and can leverage flexible model classes including neural networks and tree ensembles. In several experimental settings, including ones in which we handle text-based covariates by fine-tuning language models, our constrained learning-based estimator outperforms basic versions of one-step estimation and targeting in challenging settings with limited overlap between treatment and control, and performs similarly otherwise. Finally, to understand why our method exhibits superior performance in settings with low overlap, we present a theoretical example with heavy-tailed inverse propensity scores in which other debiased estimators converge more slowly compared to ours.
• Abstract（参考訳）: 因果推論の一般的なデバイアスド推定法 -- 強化逆確率重み付けやターゲット最大推定など -- は、統計的効率や二重堅牢性のような漸近特性を享受するが、それらは、治療と制御の重複が限られているときに不安定な推定を生成でき、実際は追加の仮定やアドホックな調整を必要とする(例: truncating propensity scores)。 対照的に、単純なプラグイン推定器は安定であるが、好ましくは漸近性に欠ける。 本稿では,両世界のベストを達成し,好適な漸近特性を持つ安定なプラグイン推定手法を提案する。 我々の制約学習フレームワークは、プラグイン量に対する一階誤差がゼロであるという制約の下で最高のプラグイン推定器を解き、ニューラルネットワークやツリーアンサンブルなどの柔軟なモデルクラスを活用できる。 微調整言語モデルによるテキストベース共変量処理を含むいくつかの実験的な設定において、制約付き学習ベース推定器は、処理と制御の重複が限定された挑戦的な設定において、一段階推定とターゲットの基本的なバージョンを上回り、同様に機能する。 最後に,提案手法が重なり合いの低い設定で優れた性能を示す理由を理解するために,重み付き逆相対性スコアを用いた理論的例を示す。

関連論文リスト

• Off-policy estimation with adaptively collected data: the power of online learning [20.023469636707635]
  適応的に収集したデータを用いて, 処理効果の線形関数を推定する。 本稿では,オンライン学習を通じて治療効果の一連の推定を生成できる一般還元方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-19T10:18:27Z)
• 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)
• Likelihood Ratio Confidence Sets for Sequential Decision Making [51.66638486226482]
  確率に基づく推論の原理を再検討し、確率比を用いて妥当な信頼シーケンスを構築することを提案する。 本手法は, 精度の高い問題に特に適している。 提案手法は,オンライン凸最適化への接続に光を当てることにより,推定器の最適シーケンスを確実に選択する方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-08T00:10:21Z)
• 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)
• Post Reinforcement Learning Inference [22.117487428829488]
  強化学習アルゴリズムから収集したデータを用いた推定と推定について検討する。 本稿では,時間変化の分散を安定化させるために,適応重みを慎重に設計した重み付きZ推定手法を提案する。 主な応用は、動的処理効果推定と動的オフポリシー評価である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-17T12:53:15Z)
• Semi-Supervised Quantile Estimation: Robust and Efficient Inference in High Dimensional Settings [0.5735035463793009]
  2つの利用可能なデータセットを特徴とする半教師付き環境での量子推定を考察する。 本稿では,2つのデータセットに基づいて,応答量子化(s)に対する半教師付き推定器群を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-25T10:02:23Z)
• Learning to Estimate Without Bias [57.82628598276623]
  ガウスの定理は、重み付き最小二乗推定器は線形モデルにおける線形最小分散アンバイアスド推定(MVUE)であると述べている。 本稿では、バイアス制約のあるディープラーニングを用いて、この結果を非線形設定に拡張する第一歩を踏み出す。 BCEの第二の動機は、同じ未知の複数の推定値が平均化されてパフォーマンスが向上するアプリケーションにおいてである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-24T10:23:51Z)
• Near-optimal inference in adaptive linear regression [60.08422051718195]
  最小二乗法のような単純な方法でさえ、データが適応的に収集されるときの非正規な振る舞いを示すことができる。 我々は,これらの分布異常を少なくとも2乗推定で補正するオンラインデバイアス推定器のファミリーを提案する。 我々は,マルチアームバンディット,自己回帰時系列推定,探索による能動的学習などの応用を通して,我々の理論の有用性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-05T21:05:11Z)
• Instability, Computational Efficiency and Statistical Accuracy [101.32305022521024]
  我々は,人口レベルでのアルゴリズムの決定論的収束率と,$n$サンプルに基づく経験的対象に適用した場合の(不安定性)の間の相互作用に基づいて,統計的精度を得るフレームワークを開発する。 本稿では,ガウス混合推定,非線形回帰モデル,情報的非応答モデルなど,いくつかの具体的なモデルに対する一般結果の応用について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-22T22:30:52Z)
• Distributional robustness of K-class estimators and the PULSE [4.56877715768796]
  古典的Kクラス推定器は、Kクラス推定器とアンカー回帰との接続を確立することにより、そのような最適性を満たすことを証明する。 データ駆動型シミュレーションKクラス推定器として効率的に計算できることを示す。 弱い楽器の設定を含むいくつかの設定があり、他の推定値よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-07T09:39:07Z)
• Machine learning for causal inference: on the use of cross-fit estimators [77.34726150561087]
  より優れた統計特性を得るために、二重ローバストなクロスフィット推定器が提案されている。 平均因果効果(ACE)に対する複数の推定器の性能評価のためのシミュレーション研究を行った。 機械学習で使用する場合、二重確率のクロスフィット推定器は、バイアス、分散、信頼区間のカバレッジで他のすべての推定器よりも大幅に優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-21T23:09:55Z)

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。