論文の概要: Conformal Inference of Individual Treatment Effects Using Conditional Density Estimates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14933v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 21:46:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:59:29.824166
• Title: Conformal Inference of Individual Treatment Effects Using Conditional Density Estimates
• Title（参考訳）: 条件密度推定を用いた個別処理効果のコンフォーマル推論
• Authors: Baozhen Wang, Xingye Qiao,
• Abstract要約: 現在の最先端のアプローチは、有効な予測間隔を提供する一方で、しばしば過度に保守的な予測間隔をもたらす。 本研究では,結果の条件密度を用いたITEに対する共形推論手法を提案する。 予測間隔は, 限界的に有効であるだけでなく, 既存の手法よりも狭いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7307776333361122
• License:
• Abstract: In an era where diverse and complex data are increasingly accessible, the precise prediction of individual treatment effects (ITE) becomes crucial across fields such as healthcare, economics, and public policy. Current state-of-the-art approaches, while providing valid prediction intervals through Conformal Quantile Regression (CQR) and related techniques, often yield overly conservative prediction intervals. In this work, we introduce a conformal inference approach to ITE using the conditional density of the outcome given the covariates. We leverage the reference distribution technique to efficiently estimate the conditional densities as the score functions under a two-stage conformal ITE framework. We show that our prediction intervals are not only marginally valid but are narrower than existing methods. Experimental results further validate the usefulness of our method.
• Abstract（参考訳）: 多様な複雑なデータがアクセスしやすくなってきた時代において、個別治療効果(ITE)の正確な予測は、医療、経済学、公共政策などの分野において重要である。 現在の最先端のアプローチは、CQR(Conformal Quantile Regression)と関連する技術を通じて有効な予測間隔を提供する一方で、過度に保守的な予測間隔をもたらすことが多い。 本研究では,共変量による結果の条件密度を用いたITEに対する共形推論手法を提案する。 本手法は,2段階の共形ITEフレームワーク下でのスコア関数として条件密度を効率的に推定する。 予測間隔は, 限界的に有効であるだけでなく, 既存の手法よりも狭いことを示す。 実験により,本手法の有用性がさらに検証された。

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