論文の概要: ML-assisted Randomization Tests for Detecting Treatment Effects in A/B Experiments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07722v1
• Date: Mon, 13 Jan 2025 22:14:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:28:51.690118
• Title: ML-assisted Randomization Tests for Detecting Treatment Effects in A/B Experiments
• Title（参考訳）: A/B実験における治療効果検出のためのML支援ランダム化試験
• Authors: Wenxuan Guo, JungHo Lee, Panos Toulis,
• Abstract要約: 本稿では, 複雑な処理効果に対するランダム化試験を構築した。 このアプローチの重要な特徴は、フレキシブル機械学習(ML)モデルを使用することです。 このアプローチは、現代のMLツールの予測力とランダム化手順の有限サンプル妥当性を組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.79377147545355
• License:
• Abstract: Experimentation is widely utilized for causal inference and data-driven decision-making across disciplines. In an A/B experiment, for example, an online business randomizes two different treatments (e.g., website designs) to their customers and then aims to infer which treatment is better. In this paper, we construct randomization tests for complex treatment effects, including heterogeneity and interference. A key feature of our approach is the use of flexible machine learning (ML) models, where the test statistic is defined as the difference between the cross-validation errors from two ML models, one including the treatment variable and the other without it. This approach combines the predictive power of modern ML tools with the finite-sample validity of randomization procedures, enabling a robust and efficient way to detect complex treatment effects in experimental settings. We demonstrate this combined benefit both theoretically and empirically through applied examples.
• Abstract（参考訳）: 実験は、専門分野にわたる因果推論やデータ駆動による意思決定に広く利用されている。 例えば、A/B実験では、オンラインビジネスが顧客に対して2つの異なる治療(ウェブサイトのデザインなど)をランダムに行い、どの治療が良いかを推測する。 本稿では,不均一性や干渉を含む複雑な治療効果のランダム化テストを構築した。 このアプローチの重要な特徴は、フレキシブル機械学習(ML)モデルの使用である。テスト統計は、処理変数を含む2つのMLモデルとの相互検証誤差の違いとして定義される。 このアプローチは、現代のMLツールの予測力とランダム化手順の有限サンプル妥当性を組み合わせることで、実験環境で複雑な処理効果を検出する堅牢で効率的な方法を可能にする。 応用例を通して、理論的にも経験的にもこの組み合わせの利点を実証する。

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