論文の概要: Causal Rule Forest: Toward Interpretable and Precise Treatment Effect Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15055v1
• Date: Tue, 27 Aug 2024 13:32:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 13:43:53.390520
• Title: Causal Rule Forest: Toward Interpretable and Precise Treatment Effect Estimation
• Title（参考訳）: 因果律林:解釈的・精密処理効果推定に向けて
• Authors: Chan Hsu, Jun-Ting Wu, Yihuang Kang,
• Abstract要約: 因果ルールフォレスト(Causal Rule Forest, CRF)は、データから隠れパターンを学び、パターンを解釈可能な多レベルブールルールに変換する新しいアプローチである。 CRFで学習したデータ表現を用いた他の解釈可能な因果推論モデルをトレーニングすることにより、不均一処理効果(HTE)と条件平均処理効果(CATE)の推定におけるこれらのモデルの予測誤差を低減することができる。 我々の実験は、パーソナライズされた介入や政策を前進させるCRFの可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding and inferencing Heterogeneous Treatment Effects (HTE) and Conditional Average Treatment Effects (CATE) are vital for developing personalized treatment recommendations. Many state-of-the-art approaches achieve inspiring performance in estimating HTE on benchmark datasets or simulation studies. However, the indirect predicting manner and complex model architecture reduce the interpretability of these approaches. To mitigate the gap between predictive performance and heterogeneity interpretability, we introduce the Causal Rule Forest (CRF), a novel approach to learning hidden patterns from data and transforming the patterns into interpretable multi-level Boolean rules. By training the other interpretable causal inference models with data representation learned by CRF, we can reduce the predictive errors of these models in estimating HTE and CATE, while keeping their interpretability for identifying subgroups that a treatment is more effective. Our experiments underscore the potential of CRF to advance personalized interventions and policies, paving the way for future research to enhance its scalability and application across complex causal inference challenges.
• Abstract（参考訳）: Heterogeneous Treatment Effects (HTE) と Conditional Average Treatment Effects (CATE) は、パーソナライズされた治療レコメンデーションを開発する上で不可欠である。 多くの最先端のアプローチは、ベンチマークデータセットやシミュレーション研究に基づいてHTEを推定する上で、刺激的なパフォーマンスを実現している。 しかし、間接的な予測方法と複雑なモデルアーキテクチャは、これらのアプローチの解釈可能性を減らす。 予測性能と不均一性解釈可能性のギャップを軽減するために,データから隠れパターンを学習し,そのパターンを解釈可能な多レベルブール規則に変換する新しいアプローチであるCausal Rule Forest (CRF)を導入する。 CRFが学習したデータ表現を用いた他の解釈可能な因果推論モデルをトレーニングすることにより、HTEおよびCATEの推定におけるこれらのモデルの予測誤差を低減し、治療がより効果的である部分群を特定するための解釈可能性を維持することができる。 我々の実験は、CRFがパーソナライズされた介入やポリシーを推進し、複雑な因果推論の課題にまたがるスケーラビリティと応用を強化するための将来の研究の道を開くことの可能性を浮き彫りにした。

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