論文の概要: Learning to Fluctuate: Statistical Foundations for Causal Tabular Pretraining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.26290v1
• Date: Tue, 22 Sep 2026 12:03:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-23 18:04:04.351427
• Title: Learning to Fluctuate: Statistical Foundations for Causal Tabular Pretraining
• Title（参考訳）: ゆらぎの学習: 因果語前訓練のための統計的基礎
• Abstract要約: 変動制御事前訓練(FSP)を導入する。 各合成テーブルは、その平均処理効果と、その効率的な影響-機能ゆらぎによってラベル付けされる。 FSPは、潜伏監視に対する大きな効果シフトRMSEを69.8%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.401473551081748
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Causal tabular foundation models amortize effect estimation across synthetic mechanisms, but latent-effect supervision rewards posterior shrinkage instead of directly encoding the repeated-sample response needed in a fixed deployment population. We introduce fluctuation-supervised pretraining (FSP): each synthetic table is labeled by its average treatment effect plus its efficient influence-function fluctuation, while deployment remains a single frozen forward pass. Along the path $T_{λ,P}=θ(P)+λP_nψ_P$, we prove an endpoint transition: every fixed $λ<1$ retains label ambiguity of order $(1-λ)^2/n$, whereas full fluctuation makes the Gaussian label observable and reduces optimal finite-stratum causal label-prediction risk to order $n^{-2}$. One finite-pretraining bound combines label, network, episode-sampling, and optimization errors; its resulting sampling defect controls fixed-mechanism bias, mean squared error, variance, Gaussian approximation, and, with variance-head accuracy, studentized coverage. Complementary lower bounds separate the local $n^{-1}$ ATE risk that deployment observations cannot erase from the $\log N/M$ excess risk of a generic finite-dictionary episode-learning problem. Experiments trace the learned sampling response. With a raw-row/column backbone, FSP reduces large-effect-shift RMSE by 69.8% relative to latent supervision and by 39.5% relative to a released CausalPFN checkpoint on matched tables. Continuous-covariate experiments, known-effect semisynthesis and two randomized-study evaluations separate sampling-law fidelity from point-risk shrinkage and expose weak-overlap errors in both learned heads.
• Abstract（参考訳）: 因果的表層基盤モデルでは, 合成機構全体にわたって効果推定を補正するが, 潜時効果指導は, 固定配置個体群に必要な繰り返しサンプル応答を直接コードする代わりに, 後部収縮を補償する。 各合成テーブルは, 平均処理効果と効率的な影響関数ゆらぎによってラベル付けされ, 配置は単一凍結前方通過のままである。 すべての固定された$λ<1$は位数$(1-λ)^2/n$のラベル曖昧性を保持するが、フル揺らぎはガウスラベルを観測可能とし、最適有限層因果ラベル予測リスクを$n^{-2}$に下げる。 1つの有限予測境界は、ラベル、ネットワーク、エピソードサンプリング、最適化エラーを組み合わせ、その結果のサンプリング欠陥は、固定力学バイアス、平均二乗誤差、分散、ガウス近似、および分散頭精度、学生化カバレッジを制御する。 補的下界は、一般的な有限辞書エピソード学習問題の過大なリスクである$\log N/M$から、展開観測が消去できないようなローカルな$n^{-1}$ ATEリスクを分離する。 実験は、学習されたサンプリング応答をトレースする。 FSPは生のロー/カラムのバックボーンにより、潜伏監視と比較して大きな効果シフトRMSEを69.8%削減し、マッチしたテーブル上でリリースされたCausalPFNチェックポイントと比較して39.5%削減する。 連続共変量実験、既知の半合成、および2つのランダム化されたスタディ評価は、点リスク収縮からサンプリング法則の忠実度を分離し、両方の学習した頭において弱いオーバーラップ誤差を露呈する。

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