論文の概要: Distilling interpretable causal trees from causal forests

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01023v1
• Date: Fri, 2 Aug 2024 05:48:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-05 14:26:49.219757
• Title: Distilling interpretable causal trees from causal forests
• Title（参考訳）: 因果樹から解釈可能な因果樹を蒸留する
• Authors: Patrick Rehill,
• Abstract要約: 条件平均処理効果の高次元分布は、正確な個々のレベルの推定を与える可能性がある。 本論文は, 原生林から1本, 解釈可能な因果樹を蒸留する方法である, 希釈因果樹を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning methods for estimating treatment effect heterogeneity promise greater flexibility than existing methods that test a few pre-specified hypotheses. However, one problem these methods can have is that it can be challenging to extract insights from complicated machine learning models. A high-dimensional distribution of conditional average treatment effects may give accurate, individual-level estimates, but it can be hard to understand the underlying patterns; hard to know what the implications of the analysis are. This paper proposes the Distilled Causal Tree, a method for distilling a single, interpretable causal tree from a causal forest. This compares well to existing methods of extracting a single tree, particularly in noisy data or high-dimensional data where there are many correlated features. Here it even outperforms the base causal forest in most simulations. Its estimates are doubly robust and asymptotically normal just as those of the causal forest are.
• Abstract（参考訳）: 治療効果のヘテロジニティを推定する機械学習手法は、いくつかのあらかじめ特定された仮説をテストする既存の方法よりも柔軟性が高い。 しかし、これらの手法が抱える1つの問題は、複雑な機械学習モデルから洞察を抽出することが難しいことである。 条件付き平均治療効果の高次元分布は、正確で個々のレベルの見積もりを与えるが、根底にあるパターンを理解することは困難であり、分析の意味を理解することは困難である。 本論文は, 原生林から1本, 解釈可能な因果樹を蒸留する方法である, 希釈因果樹を提案する。 これは、特に多くの相関する特徴があるノイズの多いデータや高次元データにおいて、単一の木を抽出する既存の方法とよく比較できる。 ここでは、ほとんどのシミュレーションにおいて、基礎となる因果林よりも優れています。 その推定値は2倍に頑丈で、因果樹林と同様に漸近的に正常である。

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