論文の概要: Exogenous Matching: Learning Good Proposals for Tractable Counterfactual Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13914v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 03:08:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:26:53.328663
• Title: Exogenous Matching: Learning Good Proposals for Tractable Counterfactual Estimation
• Title（参考訳）: Exogenous Matching:Tractable Counterfactual Estimationのための良い提案を学習する
• Authors: Yikang Chen, Dehui du, Lili Tian,
• Abstract要約: 本稿では, 抽出可能かつ効率的な対実表現推定のための重要サンプリング手法を提案する。 対物推定器の共通上限を最小化することにより、分散最小化問題を条件分布学習問題に変換する。 構造因果モデル (Structure Causal Models, SCM) の様々なタイプと設定による実験による理論的結果の検証と, 対実推定タスクにおける性能の実証を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9662978733004601
• License:
• Abstract: We propose an importance sampling method for tractable and efficient estimation of counterfactual expressions in general settings, named Exogenous Matching. By minimizing a common upper bound of counterfactual estimators, we transform the variance minimization problem into a conditional distribution learning problem, enabling its integration with existing conditional distribution modeling approaches. We validate the theoretical results through experiments under various types and settings of Structural Causal Models (SCMs) and demonstrate the outperformance on counterfactual estimation tasks compared to other existing importance sampling methods. We also explore the impact of injecting structural prior knowledge (counterfactual Markov boundaries) on the results. Finally, we apply this method to identifiable proxy SCMs and demonstrate the unbiasedness of the estimates, empirically illustrating the applicability of the method to practical scenarios.
• Abstract（参考訳）: 提案手法は,外因性マッチング (Exogenous Matching) と呼ばれる一般設定における対実表現の抽出可能かつ効率的に推定するための重要サンプリング手法である。 対物推定器の共通上限を最小化することにより、分散最小化問題を条件分布学習問題に変換し、既存の条件分布モデリング手法との統合を可能にする。 構造因果モデル (Structure Causal Models, SCM) の様々なタイプと設定による理論的結果の検証を行い, 既存の重要なサンプリング手法と比較して, 対実的推定タスクにおける性能を実証する。 また、構造的事前知識(数量的マルコフ境界)が結果に与える影響についても検討する。 最後に,本手法を特定可能なプロキシSCMに適用し,提案手法の適用性を実証的に実証した。

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