論文の概要: Asymmetrical Latent Representation for Individual Treatment Effect Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14006v1
• Date: Thu, 23 Jan 2025 14:44:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:57:57.958494
• Title: Asymmetrical Latent Representation for Individual Treatment Effect Modeling
• Title（参考訳）: 個別処理効果モデリングのための非対称潜在表現法
• Authors: Armand Lacombe, Michèle Sebag,
• Abstract要約: 条件付き平均治療効果評価は、医療、社会学、広告などの分野における因果モデリングにとって重要な課題である。 本稿では, 個別処理効果のための非対称ラテント表現(ALRITE)と呼ばれる2つの潜在空間の非対称探索に基づく新しいCATE推定手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.951007363818389
• License:
• Abstract: Conditional Average Treatment Effect (CATE) estimation, at the heart of counterfactual reasoning, is a crucial challenge for causal modeling both theoretically and applicatively, in domains such as healthcare, sociology, or advertising. Borrowing domain adaptation principles, a popular design maps the sample representation to a latent space that balances control and treated populations while enabling the prediction of the potential outcomes. This paper presents a new CATE estimation approach based on the asymmetrical search for two latent spaces called Asymmetrical Latent Representation for Individual Treatment Effect (ALRITE), where the two latent spaces are respectively intended to optimize the counterfactual prediction accuracy on the control and the treated samples. Under moderate assumptions, ALRITE admits an upper bound on the precision of the estimation of heterogeneous effects (PEHE), and the approach is empirically successfully validated compared to the state-of-the-art
• Abstract（参考訳）: 条件平均治療効果(CATE)の推定は、医療、社会学、広告などの分野において理論的にも応用的にも因果モデリングにおいて重要な課題である。 ドメイン適応の原則を引用して、一般的な設計では、サンプル表現を潜在空間にマッピングし、制御と処理された人口のバランスを保ちつつ、潜在的な結果の予測を可能にしている。 本稿では, 個別処理効果のための非対称ラテント表現 (ALRITE) と呼ばれる2つの潜在空間の非対称探索に基づく新しいCATE推定手法を提案する。 中程度の仮定では、ALRITEはヘテロジニアス効果(PEHE)の推定精度の上限を認め、そのアプローチは最先端技術と比較して実証的に成功している。

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