論文の概要: Conformal Counterfactual Inference under Hidden Confounding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12387v1
• Date: Mon, 20 May 2024 21:43:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 14:47:55.571202
• Title: Conformal Counterfactual Inference under Hidden Confounding
• Title（参考訳）: 隠れたコンバウンディングによるコンフォルマルカウンターファクト推論
• Authors: Zonghao Chen, Ruocheng Guo, Jean-François Ton, Yang Liu,
• Abstract要約: 反ファクトの世界における潜在的な結果の予測と不確実性は、因果推論における因果的問題を引き起こす。 反事実に対する信頼区間を構成する既存の方法は、強い無知の仮定に依存する。 提案手法は, 限界収束保証付き実測結果に対する信頼区間を提供するトランスダクティブ重み付き共形予測に基づく新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.190396053530417
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Personalized decision making requires the knowledge of potential outcomes under different treatments, and confidence intervals about the potential outcomes further enrich this decision-making process and improve its reliability in high-stakes scenarios. Predicting potential outcomes along with its uncertainty in a counterfactual world poses the foundamental challenge in causal inference. Existing methods that construct confidence intervals for counterfactuals either rely on the assumption of strong ignorability, or need access to un-identifiable lower and upper bounds that characterize the difference between observational and interventional distributions. To overcome these limitations, we first propose a novel approach wTCP-DR based on transductive weighted conformal prediction, which provides confidence intervals for counterfactual outcomes with marginal converage guarantees, even under hidden confounding. With less restrictive assumptions, our approach requires access to a fraction of interventional data (from randomized controlled trials) to account for the covariate shift from observational distributoin to interventional distribution. Theoretical results explicitly demonstrate the conditions under which our algorithm is strictly advantageous to the naive method that only uses interventional data. After ensuring valid intervals on counterfactuals, it is straightforward to construct intervals for individual treatment effects (ITEs). We demonstrate our method across synthetic and real-world data, including recommendation systems, to verify the superiority of our methods compared against state-of-the-art baselines in terms of both coverage and efficiency
• Abstract（参考訳）: パーソナライズされた意思決定は、異なる治療の下での潜在的な結果に関する知識を必要とし、潜在的な結果に対する信頼区間は、この意思決定プロセスをさらに強化し、高い評価シナリオにおける信頼性を向上させる。 反事実的世界における潜在的な結果の予測と不確実性は、因果推論における因果的問題を引き起こす。 反事実に対する信頼区間を構築する既存の方法は、強い無知の仮定に依存するか、または観察的分布と介入的分布の違いを特徴づける識別不能な下限と上限へのアクセスを必要とする。 これらの制限を克服するために,まず,提案手法をトランスダクティブ重み付き共形予測に基づく新しいアプローチwTCP-DRを提案する。 制約の少ない仮定では、観察ディストリブトインから介入分布への共変量シフトを考慮に入れるために、少数の介入データ(ランダム化制御試験から)にアクセスする必要がある。 理論的な結果は、介入データのみを使用するネーブ法に対して、我々のアルゴリズムが厳密に有利である条件を明確に示している。 対策薬の有効間隔を確保した後、個別治療効果(ITE)の間隔を構築することは容易である。 提案手法は, 対象範囲と効率の両面で, 最先端のベースラインと比較して, 提案手法の優位性を検証するために, 推薦システムを含む, 合成および実世界のデータにまたがる手法を実証する。

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