論文の概要: Are causal effect estimations enough for optimal recommendations under multitreatment scenarios?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05177v1
• Date: Mon, 7 Oct 2024 16:37:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 23:49:12.263932
• Title: Are causal effect estimations enough for optimal recommendations under multitreatment scenarios?
• Title（参考訳）: マルチトリートメントシナリオ下での最適レコメンデーションのための因果効果推定は十分か?
• Authors: Sherly Alfonso-Sánchez, Kristina P. Sendova, Cristián Bravo,
• Abstract要約: 異なる治療やコントロール下での潜在的な結果を比較するために、因果効果推定分析を含めることが不可欠である。 マルチトリートメント選択のための包括的方法論を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4578723416255754
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: When making treatment selection decisions, it is essential to include a causal effect estimation analysis to compare potential outcomes under different treatments or controls, assisting in optimal selection. However, merely estimating individual treatment effects may not suffice for truly optimal decisions. Our study addressed this issue by incorporating additional criteria, such as the estimations' uncertainty, measured by the conditional value-at-risk, commonly used in portfolio and insurance management. For continuous outcomes observable before and after treatment, we incorporated a specific prediction condition. We prioritized treatments that could yield optimal treatment effect results and lead to post-treatment outcomes more desirable than pretreatment levels, with the latter condition being called the prediction criterion. With these considerations, we propose a comprehensive methodology for multitreatment selection. Our approach ensures satisfaction of the overlap assumption, crucial for comparing outcomes for treated and control groups, by training propensity score models as a preliminary step before employing traditional causal models. To illustrate a practical application of our methodology, we applied it to the credit card limit adjustment problem. Analyzing a fintech company's historical data, we found that relying solely on counterfactual predictions was inadequate for appropriate credit line modifications. Incorporating our proposed additional criteria significantly enhanced policy performance.
• Abstract（参考訳）: 治療選択決定を行う際には、異なる治療や制御下での潜在的な結果を比較するための因果効果推定分析を含め、最適な選択を支援することが不可欠である。 しかし、個々の治療効果を単に見積もるだけでは、真に最適な判断には十分ではないかもしれない。 本研究は、ポートフォリオや保険管理において一般的に用いられる条件付きリスクによって測定される評価の不確実性などの追加基準を組み込むことで、この問題に対処する。 治療前後で観察可能な連続的な結果に対しては,特定の予測条件を取り入れた。 我々は, 治療効果が最適であり, 治療後結果がプレトリートレベルよりも望ましい治療を優先し, 後者の条件を予測基準と呼ぶ。 これらの観点から,多処理選択のための包括的方法論を提案する。 提案手法は,従来の因果モデルを採用する前の予備段階として,確率スコアモデルをトレーニングすることで,治療群と対照群の比較に不可欠な重なり合う仮定の満足度を確保する。 本手法の実用化を実証するために,クレジットカード制限調整問題に適用した。 フィンテック企業の履歴データを分析したところ、偽造予測のみに頼ることは、適切な信用線修正には不十分であることがわかりました。 提案した追加基準を組み込むことで、政策性能が大幅に向上した。

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