論文の概要: CURLS: Causal Rule Learning for Subgroups with Significant Treatment Effect

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01004v1
• Date: Mon, 1 Jul 2024 06:36:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 00:25:59.898178
• Title: CURLS: Causal Rule Learning for Subgroups with Significant Treatment Effect
• Title（参考訳）: CURLS:重要な治療効果を有するサブグループの因果ルール学習
• Authors: Jiehui Zhou, Linxiao Yang, Xingyu Liu, Xinyue Gu, Liang Sun, Wei Chen,
• Abstract要約: 因果推論では、異なるサブグループが介入にどう反応するかを特定するために、ヘテロジニアス治療効果(HTE)を推定することが重要である。 本稿では,HTEを利用した新しいルール学習手法であるCURLSを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.012322558109574
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In causal inference, estimating heterogeneous treatment effects (HTE) is critical for identifying how different subgroups respond to interventions, with broad applications in fields such as precision medicine and personalized advertising. Although HTE estimation methods aim to improve accuracy, how to provide explicit subgroup descriptions remains unclear, hindering data interpretation and strategic intervention management. In this paper, we propose CURLS, a novel rule learning method leveraging HTE, which can effectively describe subgroups with significant treatment effects. Specifically, we frame causal rule learning as a discrete optimization problem, finely balancing treatment effect with variance and considering the rule interpretability. We design an iterative procedure based on the minorize-maximization algorithm and solve a submodular lower bound as an approximation for the original. Quantitative experiments and qualitative case studies verify that compared with state-of-the-art methods, CURLS can find subgroups where the estimated and true effects are 16.1% and 13.8% higher and the variance is 12.0% smaller, while maintaining similar or better estimation accuracy and rule interpretability. Code is available at https://osf.io/zwp2k/.
• Abstract（参考訳）: 因果推論において、HTE(heregeneous treatment effect)の推定は、異なるサブグループが介入にどう反応するかを特定するために重要であり、精度医学やパーソナライズド広告などの分野に広く応用されている。 HTE推定法は精度の向上を目的としているが,データ解釈や戦略的介入管理の妨げとなるような,明示的なサブグループ記述の提供方法は不明なままである。 本稿では,HTEを利用した新しいルール学習手法であるCURLSを提案する。 具体的には、因果規則学習を離散最適化問題として捉え、処理効果と分散の微妙なバランスをとり、規則解釈可能性を考慮する。 最小化-最大化アルゴリズムに基づいて反復的な手順を設計し、元の近似として部分モジュラー下界を解く。 定量的実験と定性的なケーススタディにより、CURLSは最先端の手法と比較して、推定および真の効果が16.1%と13.8%高く、分散が12.0%小さい部分群を発見でき、類似またはより良い推定精度と規則解釈性を維持している。 コードはhttps://osf.io/zwp2k/で入手できる。

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