論文の概要: Ablation Studies for Novel Treatment Effect Estimation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15560v2
• Date: Thu, 24 Oct 2024 22:12:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 09:36:54.518507
• Title: Ablation Studies for Novel Treatment Effect Estimation Models
• Title（参考訳）: 新規処理効果推定モデルのためのアブレーション研究
• Authors: Hugo Gobato Souto, Francisco Louzada,
• Abstract要約: 本稿では,ベイジアンカウサルフォレスト(BCF)モデルを検討することにより,アブレーション研究の重要性を強調した。 我々は,$hatpi(x_i)$を除くと,平均および条件平均処理効果の推定や不確実性定量化におけるモデルの性能が低下しないことを示した。 この研究は、モデル成分が必須であり、不要な複雑さを防ぐために、治療効果推定にアブレーション研究を日常的に使用することを提唱している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.03590082373586
• License:
• Abstract: Ablation studies are essential for understanding the contribution of individual components within complex models, yet their application in nonparametric treatment effect estimation remains limited. This paper emphasizes the importance of ablation studies by examining the Bayesian Causal Forest (BCF) model, particularly the inclusion of the estimated propensity score $\hat{\pi}(x_i)$ intended to mitigate regularization-induced confounding (RIC). Through a partial ablation study utilizing a total of nine synthetic, we demonstrate that excluding $\hat{\pi}(x_i)$ does not diminish the model's performance in estimating average and conditional average treatment effects or in uncertainty quantification. Moreover, omitting $\hat{\pi}(x_i)$ reduces computational time by approximately 21%. These findings could suggest that the BCF model's inherent flexibility suffices in adjusting for confounding without explicitly incorporating the propensity score. The study advocates for the routine use of ablation studies in treatment effect estimation to ensure model components are essential and to prevent unnecessary complexity.
• Abstract（参考訳）: アブレーション研究は複雑なモデルにおける個々の成分の寄与を理解するのに不可欠であるが、その非パラメトリック処理効果推定への応用は限定的である。 本稿では,ベイジアン・カウサル・フォレスト(BCF)モデル,特に正規化誘導共生(RIC)の緩和を目的とした推定固有度スコア$\hat{\pi}(x_i)$を含めることによるアブレーション研究の重要性を強調した。 その結果, 平均および条件平均処理効果の推定や不確実性定量化において, $\hat{\pi}(x_i)$を除くと, モデルの性能は低下しないことがわかった。 さらに$\hat{\pi}(x_i)$を省略すると計算時間が約21%削減される。 これらの結果から,BCFモデル固有の柔軟性は,相対性スコアを明示的に取り入れることなく,コンバウンディングの調整に有効であることが示唆された。 この研究は、モデル成分が必須であり、不要な複雑さを防ぐために、治療効果推定にアブレーション研究を日常的に使用することを提唱している。

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