Inom applikationsområden som hälso- och sjukvård vill vi ha korrekta prediktiva modeller som också är kausalt tolkningsbara. I jakten på sådana modeller föreslår vi en kausal regularizer för att styra prediktiva modeller mot kausalt tolkbara lösningar och teoretiskt studera dess egenskaper. I en storskalig analys av Electronic Health Records (EHR) överträffar vår kausalt regulariserade modell sin L1-regulariserade motsvarighet i kausal noggrannhet och är konkurrenskraftig i prediktiv prestanda. Vi utför en icke-linjär kausalitetsanalys genom att regularisera en speciell neural nätverksarkitektur. Vi visar också att den föreslagna kausala regularizern kan användas tillsammans med neural representation lärande algoritmer för att ge upp till 20% förbättring över multilager perceptron för att upptäcka multivariat orsakande, en situation som är vanlig inom hälso-och sjukvården, där många kausala faktorer bör uppstå samtidigt för att ha en effekt på målvariabeln.
REF ger en kausal reglering som kan tillämpas på neurala nätverk.
Causal Regularization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}