論文の概要: Enhancing Treatment Effect Estimation via Active Learning: A Counterfactual Covering Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05242v1
• Date: Thu, 08 May 2025 13:42:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 21:43:49.903781
• Title: Enhancing Treatment Effect Estimation via Active Learning: A Counterfactual Covering Perspective
• Title（参考訳）: アクティブラーニングによる治療効果評価の強化--対実被覆の視点から
• Authors: Hechuan Wen, Tong Chen, Mingming Gong, Li Kheng Chai, Shazia Sadiq, Hongzhi Yin,
• Abstract要約: 治療効果推定のための複雑なアルゴリズムは、不十分なラベル付きトレーニングセットを扱う際には効果がない。 我々は,最適化目標をtextitFactual と textitCounterfactual Coverage Maximization に変換して,データ取得時の有効半径削減を実現するFCCMを提案する。 FCCMを他のベースラインに対してベンチマークすることは、完全に合成されたデータセットと半合成されたデータセットの両方にその優位性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.284843894545475
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although numerous complex algorithms for treatment effect estimation have been developed in recent years, their effectiveness remains limited when handling insufficiently labeled training sets due to the high cost of labeling the effect after treatment, e.g., expensive tumor imaging or biopsy procedures needed to evaluate treatment effects. Therefore, it becomes essential to actively incorporate more high-quality labeled data, all while adhering to a constrained labeling budget. To enable data-efficient treatment effect estimation, we formalize the problem through rigorous theoretical analysis within the active learning context, where the derived key measures -- \textit{factual} and \textit{counterfactual covering radius} determine the risk upper bound. To reduce the bound, we propose a greedy radius reduction algorithm, which excels under an idealized, balanced data distribution. To generalize to more realistic data distributions, we further propose FCCM, which transforms the optimization objective into the \textit{Factual} and \textit{Counterfactual Coverage Maximization} to ensure effective radius reduction during data acquisition. Furthermore, benchmarking FCCM against other baselines demonstrates its superiority across both fully synthetic and semi-synthetic datasets.
• Abstract（参考訳）: 近年, 治療効果評価のための複雑なアルゴリズムが数多く開発されているが, 治療効果評価に必要な高価な腫瘍画像や生検などの治療効果のラベル付けコストが高いため, トレーニングセットのラベル付けが不十分な場合に有効性は限られている。 したがって、制約付きラベル付け予算を順守しながら、より高品質なラベル付きデータを積極的に組み込むことが不可欠である。 データ効率のよい処理効果推定を実現するために,本研究は,学習コンテキスト内での厳密な理論的解析を通じて問題を定式化し,そこから導出したキー測度 -- \textit{factual} と \textit{counterfactual cover radius} がリスク上限を決定する。 境界を小さくするために,理想化されたバランスの取れたデータ分布を最適化したグリーディ半径削減アルゴリズムを提案する。 より現実的なデータ分布を一般化するために、さらにFCCMを提案する。これは、最適化の目的をデータ取得時の有効半径削減を確保するために、 \textit{Factual} と \textit{Counterfactual Coverage Maximization} に変換する。 さらに、FCCMを他のベースラインと比較すると、完全に合成されたデータセットと半合成されたデータセットの両方にその優位性を示す。

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