論文の概要: Testing Generalizability in Causal Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03021v2
• Date: Thu, 12 Jun 2025 14:02:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 15:37:22.076165
• 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。 本研究では,高次元因果推論モデルの一般化可能性を統計的に評価するための体系的枠組みを提案する。
• 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 in diverse real-world scenarios requires addressing generalizability across domains with covariate shifts. However, no formal procedure exists for statistically evaluating generalizability in machine learning algorithms. Existing predictive metrics like mean squared error (MSE) help to quantify the relative performance between models, but do not directly answer whether a model can or cannot generalize. To address this gap in the domain of causal inference, we propose a systematic framework for statistically evaluating the generalizability of high-dimensional causal inference models. Our approach uses the frugal parameterization to flexibly simulate from fully and semi-synthetic causal benchmarks, offering a comprehensive evaluation for both mean and distributional regression methods. Grounded in real-world 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, providing statistical safeguards for decision making.
• Abstract（参考訳）: 多様な実世界のシナリオにおいて堅牢なモデル性能を保証するには、共変量シフトを伴うドメイン間の一般化性に対処する必要がある。 しかし、機械学習アルゴリズムの一般化性を統計的に評価する公式な手続きは存在しない。 平均二乗誤差(MSE)のような既存の予測指標は、モデル間の相対的なパフォーマンスを定量化するのに役立つが、モデルを一般化できるかどうかを直接答えることはできない。 因果推論の領域におけるこのギャップに対処するため,高次元因果推論モデルの一般化性を統計的に評価するための体系的枠組みを提案する。 提案手法では, 完全および半合成因果関係のベンチマークから柔軟にパラメータ化を行い, 平均回帰法と分布回帰法の両方を総合的に評価する。 実世界のデータに基づいて,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,従来の指標への過度な依存を回避し,意思決定の統計的保護を提供する。

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