論文の概要: PO-Flow: Flow-based Generative Models for Sampling Potential Outcomes and Counterfactuals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16051v2
• Date: Thu, 09 Oct 2025 02:28:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-10 17:54:14.54354
• Title: PO-Flow: Flow-based Generative Models for Sampling Potential Outcomes and Counterfactuals
• Title（参考訳）: PO-Flow: 潜在的アウトカムとカウンターファクトをサンプリングするフローベース生成モデル
• Authors: Dongze Wu, David I. Inouye, Yao Xie,
• Abstract要約: 本稿では,因果推論のための連続正規化フロー(CNF)フレームワークPO-Flowを提案する。 PO-Flowは、平均的な処理効果推定、個人化された潜在的な結果予測、および対実予測に対する統一的なアプローチを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.10830878838357
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting potential and counterfactual outcomes from observational data is central to clinical decision-making, where physicians must weigh treatments for an individual patient rather than relying solely on average effects at the population level. We propose PO-Flow, a continuous normalizing flow (CNF) framework for causal inference that jointly models potential outcomes and counterfactuals. Trained via flow matching, PO-Flow provides a unified approach to average treatment effect estimation, individualized potential outcome prediction, and counterfactual prediction. Besides, PO-Flow directly learns the densities of potential outcomes, enabling likelihood-based evaluation of predictions. Furthermore, PO-Flow explores counterfactual outcome generation conditioned on the observed factual in general observational datasets, with a supporting recovery result under certain assumptions. PO-Flow outperforms modern baselines across diverse datasets and causal tasks in the potential outcomes framework.
• Abstract（参考訳）: 医師は、集団レベルでの平均的な影響にのみ依存するのではなく、個々の患者に対する治療を重み付けなければならない。 本稿では,因果推論のための連続正規化フロー(CNF)フレームワークPO-Flowを提案する。 フローマッチングを通じてトレーニングされたPO-Flowは、平均的な処理効果推定、個人化された潜在的な結果予測、および反事実予測に対する統一的なアプローチを提供する。 さらに、PO-Flowは潜在的な結果の密度を直接学習し、予測の確率に基づく評価を可能にする。 さらに、PO-Flowは、観測された実測データに規定された反実結果の生成を、特定の仮定の下で支援された回復結果を用いて探索する。 PO-Flowは、潜在的な結果フレームワークにおいて、さまざまなデータセットと因果タスクでモダンなベースラインを上回ります。

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