論文の概要: Testing Generalizability in Causal Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03021v1
• Date: Tue, 05 Nov 2024 11:44:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:44.595601
• Title: Testing Generalizability in Causal Inference
• Title（参考訳）: 因果推論におけるテストの一般化可能性
• Authors: Daniel de Vassimon Manela, Linying Yang, Robin J. Evans,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.547529079746247
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ensuring robust model performance across diverse real-world scenarios requires addressing both transportability across domains with covariate shifts and extrapolation beyond observed data ranges. However, there is no formal procedure for statistically evaluating generalizability in machine learning algorithms, particularly in causal inference. Existing methods often rely on arbitrary metrics like AUC or MSE and focus predominantly on toy datasets, providing limited insights into real-world applicability. To address this gap, we propose a systematic and quantitative framework for evaluating model generalizability under covariate distribution shifts, specifically within causal inference settings. Our approach leverages the frugal parameterization, allowing for flexible simulations from fully and semi-synthetic benchmarks, offering comprehensive evaluations for both mean and distributional regression methods. By basing simulations on real data, our method ensures more realistic evaluations, which is often missing in current work relying on simplified datasets. Furthermore, using simulations and statistical testing, our framework is robust and avoids over-reliance on conventional metrics. Grounded in real-world data, it provides realistic insights into model performance, bridging the gap between synthetic evaluations and practical applications.
• Abstract（参考訳）: さまざまな実世界のシナリオにまたがって堅牢なモデルパフォーマンスを保証するには、共変量シフトと観測データ範囲を越えた外挿によるドメイン間のトランスポート可能性の両方に対処する必要がある。 しかし、機械学習アルゴリズム、特に因果推論において、統計的に一般化可能性を評価する公式な手順は存在しない。 既存の手法は、しばしばAUCやMSEのような任意のメトリクスに依存し、主におもちゃのデータセットに焦点を合わせ、現実世界の応用可能性に関する限られた洞察を提供する。 このギャップに対処するために、共変量分布シフト、特に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。 提案手法はフラゲパラメータ化を利用して,完全および半合成ベンチマークからのフレキシブルなシミュレーションを可能にし,平均回帰法と分布回帰法を総合的に評価する。 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。 さらに,シミュレーションと統計的テストにより,従来のメトリクスの過度な信頼を回避できる。 実世界のデータに基づいて、モデルパフォーマンスに関する現実的な洞察を提供し、合成評価と実践的応用のギャップを埋める。

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