論文の概要: Orthogonal Causal Calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01933v2
• Date: Wed, 30 Apr 2025 19:50:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:51.797316
• Title: Orthogonal Causal Calibration
• Title（参考訳）: 直交性因果性校正
• Authors: Justin Whitehouse, Christopher Jung, Vasilis Syrgkanis, Bryan Wilder, Zhiwei Steven Wu,
• Abstract要約: 我々は、因果校正作業を標準(非因果予測モデル)の校正作業に還元する一般的なアルゴリズムを開発する。 以上の結果から,既存のキャリブレーションアルゴリズムを因果的設定に応用できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.28164682911196
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Estimates of heterogeneous treatment effects such as conditional average treatment effects (CATEs) and conditional quantile treatment effects (CQTEs) play an important role in real-world decision making. Given this importance, one should ensure these estimates are calibrated. While there is a rich literature on calibrating estimators of non-causal parameters, very few methods have been derived for calibrating estimators of causal parameters, or more generally estimators of quantities involving nuisance parameters. In this work, we develop general algorithms for reducing the task of causal calibration to that of calibrating a standard (non-causal) predictive model. Throughout, we study a notion of calibration defined with respect to an arbitrary, nuisance-dependent loss $\ell$, under which we say an estimator $\theta$ is calibrated if its predictions cannot be changed on any level set to decrease loss. For losses $\ell$ satisfying a condition called universal orthogonality, we present a simple algorithm that transforms partially-observed data into generalized pseudo-outcomes and applies any off-the-shelf calibration procedure. For losses $\ell$ satisfying a weaker assumption called conditional orthogonality, we provide a similar sample splitting algorithm the performs empirical risk minimization over an appropriately defined class of functions. Convergence of both algorithms follows from a generic, two term upper bound of the calibration error of any model. We demonstrate the practical applicability of our results in experiments on both observational and synthetic data. Our results are exceedingly general, showing that essentially any existing calibration algorithm can be used in causal settings, with additional loss only arising from errors in nuisance estimation.
• Abstract（参考訳）: 条件平均処理効果 (CATEs) や条件量子処理効果 (CQTEs) などの不均一な処理効果の評価は, 実世界の意思決定において重要な役割を担っている。 この重要性を考えれば、これらの見積もりが校正されることを保証するべきである。 非因果パラメータのキャリブレータのキャリブレータに関する文献は豊富にあるが、因果パラメータのキャリブレータのキャリブレータのキャリブレータのキャリブレータや、より一般的にはニュアンスパラメータを含む量のキャリブレータのキャリブレータのキャリブレータのキャリブレータはごく少数である。 本研究では、因果校正作業を標準(非因果予測モデル)の校正作業に還元する一般的なアルゴリズムを開発する。 全体を通して、任意のニュアンス依存損失$\ell$について定義されるキャリブレーションの概念を考察し、損失を減少させるために任意のレベルで予測が変更できない場合、推定器$\theta$はキャリブレーションされる。 普遍直交性(universal orthogonality)と呼ばれる条件を満たす損失$$\ell$に対して、部分的に観測されたデータを一般化された擬似アウトカムに変換し、オフザシェルフ校正手順を適用する単純なアルゴリズムを提案する。 条件直交性と呼ばれるより弱い仮定を満たす損失$$\ell$に対して、適切に定義された関数のクラスに対して経験的リスク最小化を行う同様のサンプル分割アルゴリズムを提供する。 両方のアルゴリズムの収束性は、任意のモデルのキャリブレーション誤差の2項の一般上界から従う。 本研究は, 観測データと合成データの両方において, 実験結果の実用性を示すものである。 以上の結果から,既存のキャリブレーションアルゴリズムを因果的設定で使用することが可能であり,ニュアンス推定における誤差のみによる損失が増大することが示唆された。

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