論文の概要: Technical Report: Facilitating the Adoption of Causal Inference Methods Through LLM-Empowered Co-Pilot

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10581v1
• Date: Thu, 14 Aug 2025 12:20:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-15 22:24:48.304237
• Title: Technical Report: Facilitating the Adoption of Causal Inference Methods Through LLM-Empowered Co-Pilot
• Title（参考訳）: LLM-Empowered Co-Pilotによる因果推論手法の適用
• Authors: Jeroen Berrevoets, Julianna Piskorz, Robert Davis, Harry Amad, Jim Weatherall, Mihaela van der Schaar,
• Abstract要約: CATE-Bは,大規模言語モデル(LLM)をエージェントフレームワーク内で使用して,治療効果推定を通じてユーザを誘導する,オープンソースのコパイロットシステムである。 CATE-B は (i) 因果発見と LLM に基づくエッジオリエンテーションによる構造因果モデルの構築、 (ii) 因果構造とデータセット特性に適合した適切な回帰方法を選択することによるロバストな調整セットの同定を支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.336297829718795
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Estimating treatment effects (TE) from observational data is a critical yet complex task in many fields, from healthcare and economics to public policy. While recent advances in machine learning and causal inference have produced powerful estimation techniques, their adoption remains limited due to the need for deep expertise in causal assumptions, adjustment strategies, and model selection. In this paper, we introduce CATE-B, an open-source co-pilot system that uses large language models (LLMs) within an agentic framework to guide users through the end-to-end process of treatment effect estimation. CATE-B assists in (i) constructing a structural causal model via causal discovery and LLM-based edge orientation, (ii) identifying robust adjustment sets through a novel Minimal Uncertainty Adjustment Set criterion, and (iii) selecting appropriate regression methods tailored to the causal structure and dataset characteristics. To encourage reproducibility and evaluation, we release a suite of benchmark tasks spanning diverse domains and causal complexities. By combining causal inference with intelligent, interactive assistance, CATE-B lowers the barrier to rigorous causal analysis and lays the foundation for a new class of benchmarks in automated treatment effect estimation.
• Abstract（参考訳）: 観察データから治療効果(TE)を推定することは、医療や経済学から公共政策に至るまで、多くの分野で重要かつ複雑な課題である。 機械学習と因果推論の最近の進歩は強力な推定手法を生み出しているが、因果推定、調整戦略、モデル選択に関する深い専門知識を必要とするため、採用範囲は限られている。 本稿では,エージェントフレームワーク内の大規模言語モデル(LLM)を用いて,治療効果推定のエンドツーエンドプロセスを通じてユーザを誘導する,オープンソースのコパイロットシステムであるCATE-Bを紹介する。 CATE-B アシスト i)因果発見とLLMに基づくエッジオリエンテーションによる構造因果モデルの構築。 二 新規不確実性調整セット基準による頑健な調整セットの特定、及び 三 因果構造及びデータセットの特徴に合わせて適切な回帰方法を選択すること。 再現性と評価を促進するため,様々な領域と因果複雑性にまたがるベンチマークタスクのスイートをリリースする。 因果推論とインテリジェントでインタラクティブなアシストを組み合わせることで、CATE-Bは厳密な因果解析の障壁を低くし、自動治療効果推定における新しいベンチマークの基盤を築き上げている。

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