論文の概要: MOSIC: Model-Agnostic Optimal Subgroup Identification with Multi-Constraint for Improved Reliability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20908v2
• Date: Fri, 01 Aug 2025 03:25:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-04 14:06:53.378468
• Title: MOSIC: Model-Agnostic Optimal Subgroup Identification with Multi-Constraint for Improved Reliability
• Title（参考訳）: MOSIC:信頼性向上のためのマルチ制約付きモデル非依存な最適部分群同定
• Authors: Wenxin Chen, Weishen Pan, Kyra Gan, Fei Wang,
• Abstract要約: そこで本研究では,最適部分群を同定するために,初期制約付き最適化問題を直接解決する統一最適化フレームワークを提案する。 我々の鍵となる革新は、勾配降下勾配アルゴリズムによって解決された、制約のない微分可能な min-max の目的として、制約された原始問題の再構成である。 このフレームワークは、モデルに依存しず、幅広いCATE推定器と互換性があり、コスト制限や公正性基準のような追加の制約への適合性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.997050225896679
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current subgroup identification methods typically follow a two-step approach: first estimate conditional average treatment effects and then apply thresholding or rule-based procedures to define subgroups. While intuitive, this decoupled approach fails to incorporate key constraints essential for real-world clinical decision-making, such as subgroup size and propensity overlap. These constraints operate on fundamentally different axes than CATE estimation and are not naturally accommodated within existing frameworks, thereby limiting the practical applicability of these methods. We propose a unified optimization framework that directly solves the primal constrained optimization problem to identify optimal subgroups. Our key innovation is a reformulation of the constrained primal problem as an unconstrained differentiable min-max objective, solved via a gradient descent-ascent algorithm. We theoretically establish that our solution converges to a feasible and locally optimal solution. Unlike threshold-based CATE methods that apply constraints as post-hoc filters, our approach enforces them directly during optimization. The framework is model-agnostic, compatible with a wide range of CATE estimators, and extensible to additional constraints like cost limits or fairness criteria. Extensive experiments on synthetic and real-world datasets demonstrate its effectiveness in identifying high-benefit subgroups while maintaining better satisfaction of constraints.
• Abstract（参考訳）: 現在のサブグループ同定法は通常、2段階のアプローチに従う: まず条件付き平均処理効果を推定し、次に、サブグループを定義するためにしきい値や規則に基づく手順を適用する。 直感的ではあるが、この分離されたアプローチは、サブグループのサイズや妥当性の重複など、現実の臨床的意思決定に不可欠な重要な制約を組み込むことができない。 これらの制約はCATE推定と根本的に異なる軸で動作し、既存のフレームワークでは自然に適用できないため、これらの手法の実用性は制限される。 そこで本研究では,最適部分群を同定するために,初期制約付き最適化問題を直接解決する統一最適化フレームワークを提案する。 我々の鍵となる革新は、勾配降下勾配アルゴリズムによって解決された、制約のない微分可能な min-max の目的として、制約された原始問題の再構成である。 理論的には、我々の解は実現可能かつ局所最適解に収束する。 制約をポストホックフィルタとして適用するしきい値ベースのCATE法とは異なり,本手法は最適化時に直接適用する。 このフレームワークは、モデルに依存しず、幅広いCATE推定器と互換性があり、コスト制限や公正性基準のような追加の制約に拡張可能である。 合成および実世界のデータセットに関する大規模な実験は、高い利害関係のサブグループを同定し、制約のより良い満足度を維持しながら、その有効性を示す。

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