論文の概要: Leveraging a Simulator for Learning Causal Representations from Post-Treatment Covariates for CATE
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05037v1
- Date: Fri, 07 Feb 2025 16:04:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-10 14:55:58.930076
- Title: Leveraging a Simulator for Learning Causal Representations from Post-Treatment Covariates for CATE
- Title（参考訳）: CATEにおける処理後共変量からの因果表現学習シミュレータの活用
- Authors: Lokesh Nagalapatti, Pranava Singhal, Avishek Ghosh, Sunita Sarawagi,
- Abstract要約: 治療効果の推定には、個々の結果に対する異なる治療の影響を評価することが含まれる。
観測データを用いた条件平均処理効果(CATE)の推定
我々は,損失関数を一般化境界からインスパイアした新しい手法であるSimPONetを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.08128152771846
- License:
- Abstract: Treatment effect estimation involves assessing the impact of different treatments on individual outcomes. Current methods estimate Conditional Average Treatment Effect (CATE) using observational datasets where covariates are collected before treatment assignment and outcomes are observed afterward, under assumptions like positivity and unconfoundedness. In this paper, we address a scenario where both covariates and outcomes are gathered after treatment. We show that post-treatment covariates render CATE unidentifiable, and recovering CATE requires learning treatment-independent causal representations. Prior work shows that such representations can be learned through contrastive learning if counterfactual supervision is available in observational data. However, since counterfactuals are rare, other works have explored using simulators that offer synthetic counterfactual supervision. Our goal in this paper is to systematically analyze the role of simulators in estimating CATE. We analyze the CATE error of several baselines and highlight their limitations. We then establish a generalization bound that characterizes the CATE error from jointly training on real and simulated distributions, as a function of the real-simulator mismatch. Finally, we introduce SimPONet, a novel method whose loss function is inspired from our generalization bound. We further show how SimPONet adjusts the simulator's influence on the learning objective based on the simulator's relevance to the CATE task. We experiment with various DGPs, by systematically varying the real-simulator distribution gap to evaluate SimPONet's efficacy against state-of-the-art CATE baselines.
- Abstract（参考訳）: 治療効果の推定には、個々の結果に対する異なる治療の影響を評価することが含まれる。
現状の手法では, 条件平均処理効果 (CATE) を, 積極性や不整合性といった仮定の下で, 処理課題前に共変量を収集し, その後の結果を観測する観測データセットを用いて推定している。
本稿では,治療後に共変量と結果の両方を収集するシナリオについて述べる。
治療後共変量ではCATEは識別不能であり,CATEの回復には治療に依存しない因果表現の学習が必要である。
先行研究は、このような表現が観測データで対実的な監督が利用可能であれば、対照的な学習を通じて学習できることを示していた。
しかし, 反事実は稀であるため, 人工的反事実監視を行うシミュレータを用いた研究も行われている。
本研究の目的は,CATE推定におけるシミュレータの役割を体系的に解析することである。
いくつかの基準線のCATE誤差を分析し,その限界を明らかにする。
次に、実数値とシミュレートされた分布の連成トレーニングからCATE誤差を特徴付ける一般化境界を、実数値のミスマッチの関数として確立する。
最後に,損失関数を一般化境界からインスパイアした新しい手法であるSimPONetを紹介する。
さらに,シミュレータのCATEタスクに対する関連性に基づいて,シミュレータが学習目標に与える影響をSimPONetがどう調整するかを示す。
我々は,SimPONetの最先端CATEベースラインに対する有効性を評価するために,実数値分布ギャップを体系的に変化させることにより,様々なDGP実験を行った。
関連論文リスト
- Causal machine learning for heterogeneous treatment effects in the presence of missing outcome data [0.9087641068861047]
条件付き平均治療効果(CATE)に対する因果的機械学習推定器に欠落した結果データが与える影響について論じる。
我々はCATE(mDR-learner)とmEP-learner(mEP-learner)の2つの非バイアス機械学習推定器を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-27T16:10:03Z) - Estimating Conditional Average Treatment Effects via Sufficient Representation Learning [31.822980052107496]
本稿では,その特徴を十分に表現するためにtextbfCrossNet という新しいニューラルネットワークアプローチを提案し,条件平均処理効果(CATE)を推定する。
数値シミュレーションと実験により,本手法が競合手法より優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-30T07:23:59Z) - Efficient adjustment for complex covariates: Gaining efficiency with
DOPE [56.537164957672715]
共変量によって表現される情報のサブセットを調整可能なフレームワークを提案する。
理論的な結果に基づいて,平均処理効果(ATE)の効率的な評価を目的とした,デバイアスドアウトカム適応確率推定器(DOPE)を提案する。
その結果,DOPE は様々な観測環境において ATE 推定のための効率的かつ堅牢な手法を提供することがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-20T13:02:51Z) - B-Learner: Quasi-Oracle Bounds on Heterogeneous Causal Effects Under
Hidden Confounding [51.74479522965712]
本稿では,B-Learnerと呼ばれるメタラーナーを提案する。
我々は、その推定が有効で、鋭く、効率的であることを証明し、既存の方法よりも一般的な条件下で構成推定器に対して準オーラル特性を持つことを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-20T18:07:19Z) - Continuous-Time Modeling of Counterfactual Outcomes Using Neural
Controlled Differential Equations [84.42837346400151]
反現実的な結果を予測することは、パーソナライズされたヘルスケアをアンロックする可能性がある。
既存の因果推論アプローチでは、観察と治療決定の間の通常の離散時間間隔が考慮されている。
そこで本研究では,腫瘍増殖モデルに基づく制御可能なシミュレーション環境を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-16T17:15:15Z) - Robust and Agnostic Learning of Conditional Distributional Treatment
Effects [62.44901952244514]
条件平均治療効果(CATE)は、個々の因果効果の最適点予測である。
集約分析では、通常は分布処理効果(DTE)の測定によって対処される。
我々は,多種多様な問題に対して条件付きDTE(CDTE)を学習するための,新しい堅牢でモデルに依存しない手法を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-23T17:40:31Z) - Estimating Conditional Average Treatment Effects with Missing Treatment
Information [20.83151214072516]
治療情報不足時に条件平均治療効果(CATE)を推定することは困難である。
本稿では,欠損治療によるCATE推定について分析する。
我々は,新しいCATE推定アルゴリズムであるMTRNetを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-02T21:23:25Z) - Treatment Effect Risk: Bounds and Inference [58.442274475425144]
平均的な治療効果は社会福祉の変化を測定するため、たとえ肯定的であっても、人口の約10%に悪影響を及ぼすリスクがある。
本稿では,ICT分布のリスク条件値(CVaR)として定式化されたこの重要なリスク尺度をどう評価するかを検討する。
いくつかの境界は、複素CATE関数を単一の計量に要約したものと解釈することもでき、有界であることとは無関係に興味を持つ。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-15T17:21:26Z) - CausalSim: A Causal Framework for Unbiased Trace-Driven Simulation [25.620312665350028]
CausalSimは、バイアスのないトレース駆動シミュレーションのための因果的フレームワークである。
トレース収集中にシステム力学の因果モデルと下層のシステム条件を捉える潜在因子を学習する。
専門家が設計し、教師付き学習ベースラインと比較して、エラーを平均で53%、61%削減する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-05T20:45:24Z) - Enhancing Counterfactual Classification via Self-Training [9.484178349784264]
本研究では, 擬似ラベルによるランダム化試行をシミュレートするために, 観測データ中の有限未確認動作に対して, カテゴリ値で結果を示唆する自己学習アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,合成データセットと実データセットの両方において有効であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-08T18:42:58Z) - Doing Great at Estimating CATE? On the Neglected Assumptions in
Benchmark Comparisons of Treatment Effect Estimators [91.3755431537592]
もっとも単純な設定であっても、無知性仮定に基づく推定は誤解を招く可能性があることを示す。
異種処理効果評価のための機械学習ベンチマークデータセットを2つ検討した。
ベンチマークデータセットの固有の特性が、他のものよりもいくつかのアルゴリズムを好んでいる点を強調します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-28T13:21:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。