論文の概要: K-Fold Causal BART for CATE Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05665v1
- Date: Mon, 9 Sep 2024 14:36:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-10 14:19:16.221441
- Title: K-Fold Causal BART for CATE Estimation
- Title（参考訳）: K-Fold Causal BARTによるCATE推定
- Authors: Hugo Gobato Souto, Francisco Louzada Neto,
- Abstract要約: この研究は、広く認知されているInfant Health and Development Program(IHDP)ベンチマークデータセットを含む、合成および半合成データセットを使用している。
合成シナリオにおける有望な結果にもかかわらず、IHDPデータセットは、提案されたモデルがATEとCATE推定の最先端ではないことを明らかにしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This research aims to propose and evaluate a novel model named K-Fold Causal Bayesian Additive Regression Trees (K-Fold Causal BART) for improved estimation of Average Treatment Effects (ATE) and Conditional Average Treatment Effects (CATE). The study employs synthetic and semi-synthetic datasets, including the widely recognized Infant Health and Development Program (IHDP) benchmark dataset, to validate the model's performance. Despite promising results in synthetic scenarios, the IHDP dataset reveals that the proposed model is not state-of-the-art for ATE and CATE estimation. Nonetheless, the research provides several novel insights: 1. The ps-BART model is likely the preferred choice for CATE and ATE estimation due to better generalization compared to the other benchmark models - including the Bayesian Causal Forest (BCF) model, which is considered by many the current best model for CATE estimation, 2. The BCF model's performance deteriorates significantly with increasing treatment effect heterogeneity, while the ps-BART model remains robust, 3. Models tend to be overconfident in CATE uncertainty quantification when treatment effect heterogeneity is low, 4. A second K-Fold method is unnecessary for avoiding overfitting in CATE estimation, as it adds computational costs without improving performance, 5. Detailed analysis reveals the importance of understanding dataset characteristics and using nuanced evaluation methods, 6. The conclusion of Curth et al. (2021) that indirect strategies for CATE estimation are superior for the IHDP dataset is contradicted by the results of this research. These findings challenge existing assumptions and suggest directions for future research to enhance causal inference methodologies.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,K-Fold Causal Bayesian Additive Regression Trees (K-Fold Causal BART) という新しいモデルを提案し,評価することを目的としている。
この研究では、モデルのパフォーマンスを検証するために、広く認識されているInfant Health and Development Program(IHDP)ベンチマークデータセットを含む、合成および半合成データセットを使用している。
合成シナリオにおける有望な結果にもかかわらず、IHDPデータセットは、提案されたモデルがATEとCATE推定の最先端ではないことを明らかにしている。
それでも、この研究はいくつかの新しい洞察を与えている。
1) ps-BARTモデルは、他のベンチマークモデル(BCFモデルを含む)と比較して、より一般化したCATEとATE推定に好適な選択である可能性が高い。
2) BCFモデルの性能は, 処理効果の不均一性の増加とともに著しく低下する一方, ps-BARTモデルは頑健である。
3 治療効果の不均一性が低い場合、CATEの不確実性定量化においてモデルは過信される傾向にある。
4) 2番目のK-Fold法は、CATE推定における過度な適合を避けるために不要であり、性能を向上することなく計算コストを増大させる。
詳細な分析は, データセットの特徴を理解し, ニュアンス評価手法を用いることの重要性を明らかにする。
The conclusion of Curth et al (2021) that indirect Strategy for CATE Estimation is superior for the IHDP dataset is contradicted by the results of this study。
これらの知見は既存の仮定に挑戦し、因果推論手法を強化するための今後の研究の方向性を提案する。
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