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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13914v3
• Date: Thu, 24 Oct 2024 03:20:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 16:43:20.243526
• 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。

関連論文リスト

• Testing Generalizability in Causal Inference [3.547529079746247]
  機械学習アルゴリズムの一般化性を統計的に評価するための公式な手続きは存在しない。 本稿では,因果推論設定におけるモデル一般化可能性を評価するための体系的かつ定量的なフレームワークを提案する。 実データに基づくシミュレーションにより,本手法はより現実的な評価を確実にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-05T11:44:00Z)
• Unveiling the Statistical Foundations of Chain-of-Thought Prompting Methods [59.779795063072655]
  CoT(Chain-of-Thought)の促進とその変種は、多段階推論問題を解決する効果的な方法として人気を集めている。 統計的推定の観点からCoTのプロンプトを解析し,その複雑さを包括的に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-25T04:07:18Z)
• Conformal Diffusion Models for Individual Treatment Effect Estimation and Inference [6.406853903837333]
  個々の治療効果は、個々のレベルで最もきめ細かい治療効果を提供する。 本稿では,これらの複雑な課題に対処する共形拡散モデルに基づく新しいアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-02T21:35:08Z)
• Distributionally Robust Causal Inference with Observational Data [4.8986598953553555]
  非確立性の標準的な仮定を伴わない観察研究における平均治療効果の推定を考察する。 本稿では,無観測の共同設立者が存在する可能性を考慮した,一般的な観察研究環境下での堅牢な因果推論の枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-15T16:02:33Z)
• Learnability of Competitive Threshold Models [11.005966612053262]
  理論的観点から,競合しきい値モデルの学習可能性について検討する。 ニューラルネットワークによって競合しきい値モデルをシームレスにシミュレートする方法を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-08T01:11:51Z)
• MINIMALIST: Mutual INformatIon Maximization for Amortized Likelihood Inference from Sampled Trajectories [61.3299263929289]
  シミュレーションベースの推論は、その可能性が実際に計算できない場合でもモデルのパラメータを学習することができる。 あるクラスのメソッドは、異なるパラメータでシミュレートされたデータを使用して、確率とエビデンス比の償却推定器を推定する。 モデルパラメータとシミュレーションデータ間の相互情報の観点から,本手法が定式化可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-03T12:59:16Z)
• Scalable Personalised Item Ranking through Parametric Density Estimation [53.44830012414444]
  暗黙のフィードバックから学ぶことは、一流問題の難しい性質のために困難です。 ほとんどの従来の方法は、一級問題に対処するためにペアワイズランキングアプローチとネガティブサンプラーを使用します。 本論文では,ポイントワイズと同等の収束速度を実現する学習対ランクアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-11T03:38:16Z)
• A One-step Approach to Covariate Shift Adaptation [82.01909503235385]
  多くの機械学習シナリオにおけるデフォルトの前提は、トレーニングとテストサンプルは同じ確率分布から引き出されることである。 予測モデルと関連する重みを1つの最適化で共同で学習する新しいワンステップアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-08T11:35:47Z)
• Learning Diverse Representations for Fast Adaptation to Distribution Shift [78.83747601814669]
  本稿では,複数のモデルを学習する手法を提案する。 分散シフトへの迅速な適応を促進するフレームワークの能力を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-12T12:23:50Z)
• Estimating the Effects of Continuous-valued Interventions using Generative Adversarial Networks [103.14809802212535]
  我々は,連続的評価介入の効果を推定する問題に対処するため,GAN(Generative Adversarial Network)フレームワークを構築した。 我々のモデルであるSCIGANは柔軟であり、いくつかの異なる継続的な介入に対する対実的な結果の同時推定が可能である。 継続的な介入に移行することによって生じる課題に対処するために、差別者のための新しいアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-27T18:46:21Z)
• Nonparametric inference for interventional effects with multiple mediators [0.0]
  より柔軟で、おそらく機械学習に基づく推定技術を可能にする理論を提供する。 提案した推定器の複数のロバスト性特性を示す。 本研究は, 介入媒介効果の推定において, 最新の統計的学習手法を活用する手段を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-16T19:05:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。