論文の概要: Compositional Models for Estimating Causal Effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17714v3
• Date: Mon, 17 Mar 2025 05:36:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 12:33:09.896522
• Title: Compositional Models for Estimating Causal Effects
• Title（参考訳）: 因果効果推定のための構成モデル
• Authors: Purva Pruthi, David Jensen,
• Abstract要約: 構造系における個人レベルのポテンシャルと因果効果を推定するための構成的アプローチについて検討する。 構成的アプローチは、単位レベルの因果クエリをよりきめ細かいクエリに分解する。 観測データから因果効果を推定することの利点が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9208007322096533
• License:
• Abstract: Many real-world systems can be usefully represented as sets of interacting components. Examples include computational systems, such as query processors and compilers, natural systems, such as cells and ecosystems, and social systems, such as families and organizations. However, current approaches to estimating potential outcomes and causal effects typically treat such systems as single units, represent them with a fixed set of variables, and assume a homogeneous data-generating process. In this work, we study a compositional approach for estimating individual-level potential outcomes and causal effects in structured systems, where each unit is represented by an instance-specific composition of multiple heterogeneous components. The compositional approach decomposes unit-level causal queries into more fine-grained queries, explicitly modeling how unit-level interventions affect component-level outcomes to generate a unit's outcome. We demonstrate this approach using modular neural network architectures and show that it provides benefits for causal effect estimation from observational data, such as accurate causal effect estimation for structured units, increased sample efficiency, improved overlap between treatment and control groups, and compositional generalization to units with unseen combinations of components. Remarkably, our results show that compositional modeling can improve the accuracy of causal estimation even when component-level outcomes are unobserved. We also create and use a set of real-world evaluation environments for the empirical evaluation of compositional approaches for causal effect estimation and demonstrate the role of composition structure, varying amounts of component-level data access, and component heterogeneity in the performance of compositional models as compared to the non-compositional approaches.
• Abstract（参考訳）: 多くの現実世界のシステムは相互作用するコンポーネントの集合として有用に表現できる。 例えば、クエリプロセッサやコンパイラのような計算システム、セルやエコシステムのような自然システム、家族や組織のような社会システムなどがある。 しかしながら、潜在的な結果や因果効果を推定するための現在のアプローチは、一般にそのようなシステムを単一単位として扱い、変数の固定セットでそれらを表現し、同質なデータ生成過程を仮定する。 本研究では,各ユニットが複数の異種成分のインスタンス固有の構成で表される構造系において,個々のレベルのポテンシャル結果と因果効果を推定するための構成的アプローチについて検討する。 構成的アプローチは、ユニットレベルの因果クエリをよりきめ細かなクエリに分解し、ユニットレベルの介入がユニットの結果を生成するコンポーネントレベルの結果にどのように影響するかを明示的にモデル化する。 本稿では, モジュール型ニューラルネットワークアーキテクチャを用いて, 構造単位の正確な因果効果推定, サンプル効率の向上, 処理群と制御群間の重複の改善, 成分の組み合わせが見えない単位への合成一般化など, 観測データから因果効果を推定するための利点を示す。 その結果,コンポーネントレベルの結果が観測されない場合でも,構成モデルにより因果推定の精度が向上することが示唆された。 また、因果効果推定のための構成的アプローチの実証評価のための実世界の評価環境を作成し、構成構造の役割、コンポーネントレベルのデータアクセスの変動量、構成モデルの性能におけるコンポーネントの不均一性を非構成的アプローチと比較して示す。

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