論文の概要: Causal Fine-Tuning and Effect Calibration of Non-Causal Predictive Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09567v1
- Date: Thu, 13 Jun 2024 20:18:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-17 17:14:47.051409
- Title: Causal Fine-Tuning and Effect Calibration of Non-Causal Predictive Models
- Title（参考訳）: 非因果予測モデルの因果微調整と効果校正
- Authors: Carlos Fernández-Loría, Yanfang Hou, Foster Provost, Jennifer Hill,
- Abstract要約: 本稿では,無作為な実験データを用いた因果推論のための非因果モデルの性能向上手法を提案する。
広告、顧客の保持、精密医療のような領域では、介入なしの結果を予測する非因果モデルはしばしば、介入の期待された効果に応じて個人をスコアしランク付けするために使用される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3124513975412255
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper proposes techniques to enhance the performance of non-causal models for causal inference using data from randomized experiments. In domains like advertising, customer retention, and precision medicine, non-causal models that predict outcomes under no intervention are often used to score individuals and rank them according to the expected effectiveness of an intervention (e.g, an ad, a retention incentive, a nudge). However, these scores may not perfectly correspond to intervention effects due to the inherent non-causal nature of the models. To address this limitation, we propose causal fine-tuning and effect calibration, two techniques that leverage experimental data to refine the output of non-causal models for different causal tasks, including effect estimation, effect ordering, and effect classification. They are underpinned by two key advantages. First, they can effectively integrate the predictive capabilities of general non-causal models with the requirements of a causal task in a specific context, allowing decision makers to support diverse causal applications with a "foundational" scoring model. Second, through simulations and an empirical example, we demonstrate that they can outperform the alternative of building a causal-effect model from scratch, particularly when the available experimental data is limited and the non-causal scores already capture substantial information about the relative sizes of causal effects. Overall, this research underscores the practical advantages of combining experimental data with non-causal models to support causal applications.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,無作為な実験データを用いた因果推論のための非因果モデルの性能向上手法を提案する。
広告、顧客保持、精密医療などの分野において、介入なしの結果を予測する非因果モデルはしばしば、介入の期待される効果(広告、保留インセンティブ、ナッジ)に応じて個人を評価、ランク付けするために用いられる。
しかし、これらのスコアはモデル固有の非因果性のため、介入効果と完全には一致しないかもしれない。
この制限に対処するために,実験データを活用する2つの手法である因果的微調整と効果校正を提案し,効果推定,効果順序付け,効果分類など,異なる因果的タスクに対する非因果的モデルの出力を洗練させる。
それらは2つの重要な利点によって支えられている。
まず、一般的な非因果的モデルの予測能力と特定の文脈における因果的タスクの要求を効果的に統合し、意思決定者は「基礎的」スコアリングモデルで多様な因果的アプリケーションをサポートすることができる。
第2に、シミュレーションと経験的な例を通して、特に利用可能な実験データが限られており、非因果スコアが既に因果効果の相対的なサイズに関する実質的な情報を収集している場合において、それらがスクラッチから因果効果モデルを構築する方法よりも優れていることを示す。
本研究は、因果的応用を支援するために実験データと非因果的モデルを組み合わせるという実用上の利点を概観する。
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