論文の概要: Interventional Processes for Causal Uncertainty Quantification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14483v2
• Date: Wed, 15 Oct 2025 12:55:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-16 15:32:12.987951
• Title: Interventional Processes for Causal Uncertainty Quantification
• Title（参考訳）: 因果不確かさ定量化のためのインターベンショナルプロセス
• Authors: Hugh Dance, Peter Orbanz, Arthur Gretton,
• Abstract要約: 継続的治療下での介入因果関数に対する不確実性をモデル化するフレームワークIMPspecを紹介する。 IMPspecは、後方信頼区間を校正するスペクトルアルゴリズムであるトラクタブルトレーニングと推論を出力し、初期のGP-on-RKHS法の不適合および分散崩壊経路を回避する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.983412460505416
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reliable uncertainty quantification for causal effects is crucial in various applications, but remains difficult in nonparametric models, particularly for continuous treatments. We introduce IMPspec, a Gaussian process (GP) framework for modeling uncertainty over interventional causal functions under continuous treatments, which can be represented using reproducing Kernel Hilbert Spaces (RKHSs). By using principled function class expansions and a spectral representation of RKHS features, IMPspec yields tractable training and inference, a spectral algorithm to calibrate posterior credible intervals, and avoids the underfitting and variance collapse pathologies of earlier GP-on-RKHS methods. Across synthetic benchmarks and an application in healthcare, IMPspec delivers state-of-the-art performance in causal uncertainty quantification and downstream causal Bayesian optimization tasks.
• Abstract（参考訳）: 因果効果に対する信頼性の高い不確実性定量化は、様々な応用において重要であるが、非パラメトリックモデル、特に連続処理では依然として困難である。 本稿では,連続処理下での介入因果関数に対する不確実性をモデル化するためのガウス過程(GP)フレームワークIMPspecを紹介し,Kernel Hilbert Spaces (RKHSs) を再現して表現することができる。 原理的関数クラス展開とRKHS特徴のスペクトル表現を用いることで、IMPspecは、後方信頼区間を校正し、初期のGP-on-RKHS法の不適合および分散崩壊経路を回避するスペクトルアルゴリズムである、トラクタブルトレーニングと推論を得られる。 IMPspecは、総合的なベンチマークと医療への応用を通じて、因果不確実性定量化と下流因果ベイズ最適化タスクにおける最先端のパフォーマンスを提供する。

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