論文の概要: Position: Causal Machine Learning Requires Rigorous Synthetic Experiments for Broader Adoption

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.08883v1
• Date: Tue, 12 Aug 2025 12:13:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-13 21:07:34.420127
• Title: Position: Causal Machine Learning Requires Rigorous Synthetic Experiments for Broader Adoption
• Title（参考訳）: 位置: 因果機械学習はより広い採用のために厳密な合成実験を必要とする
• Authors: Audrey Poinsot, Panayiotis Panayiotou, Alessandro Leite, Nicolas Chesneau, Özgür Şimşek, Marc Schoenauer,
• Abstract要約: 因果機械学習は意思決定に革命をもたらす可能性がある。 現在の経験的評価では、因果機械学習手法の評価は許可されていない。 合成データを用いて厳密な経験分析を行うための一連の原理を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.20066466333953
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Causal machine learning has the potential to revolutionize decision-making by combining the predictive power of machine learning algorithms with the theory of causal inference. However, these methods remain underutilized by the broader machine learning community, in part because current empirical evaluations do not permit assessment of their reliability and robustness, undermining their practical utility. Specifically, one of the principal criticisms made by the community is the extensive use of synthetic experiments. We argue, on the contrary, that synthetic experiments are essential and necessary to precisely assess and understand the capabilities of causal machine learning methods. To substantiate our position, we critically review the current evaluation practices, spotlight their shortcomings, and propose a set of principles for conducting rigorous empirical analyses with synthetic data. Adopting the proposed principles will enable comprehensive evaluations that build trust in causal machine learning methods, driving their broader adoption and impactful real-world use.
• Abstract（参考訳）: 因果機械学習は、機械学習アルゴリズムの予測力と因果推論の理論を組み合わせることによって、意思決定に革命をもたらす可能性がある。 しかしながら、これらの手法は、現在の経験的評価では信頼性と堅牢性の評価が認められず、実用性を損なうため、幅広い機械学習コミュニティによって未利用のままである。 特に、コミュニティによってなされた主要な批判の1つは、合成実験の広範囲な使用である。 逆に、因果機械学習手法の能力を正確に評価し理解するためには、合成実験が不可欠であり、必要であると主張する。 我々の立場を裏付けるために、我々は現在の評価実践を批判的にレビューし、その欠点を浮き彫りにして、厳密な経験分析を合成データで行うための一連の原則を提案する。 提案された原則を採用することで、因果的機械学習手法を信頼する包括的な評価が可能になり、より広く採用され、実世界での影響力のある利用が可能になる。

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