Vi studerar problemet med att lära sig personliga beslutspolicyer från observationsdata samtidigt som vi redovisar eventuell oobserved confounding i data-genererande processen. Tidigare tillvägagångssätt, som förutsätter oförnuftighet, dvs. att inga oobserverade förvillare påverkar både behandlingsuppdraget och resultatet, kan leda till policyer som faktiskt medför betydande skada snarare än nytta på grund av övermåttan ingripande när vissa oobserverade förväxlingar är närvarande, vilket faktiskt är fallet i de flesta tillämpningar som behandlar observationsdata. I stället kalibrerar vi policyinlärningen för realistiska överträdelser av detta okontrollerbara antagande med osäkerhetsuppsättningar som motiveras av känslighetsanalys i kausal inference. Vår ram för att förenkla politiken optimerar minimax ånger av en kandidatpolitik mot en baslinje standard-of-care policy över en osäkerhet som sätts för benägenhet vikter. Vi visar att om osäkerheten är väl specificerad kommer vår robusta politik, när den tillämpas i praktiken, inte att bli sämre än grundscenariot och om möjligt förbättras. Vi karakteriserar den kontrariska optimeringen subproblem och använder effektiva algoritmiska lösningar för att optimera över parametriserade utrymmen av beslutspolicyer såsom logistisk behandling uppdrag och beslut träd. Vi bedömer våra metoder för syntetiska data och en stor klinisk prövning av akut ischemisk strokebehandling, som visar att dold förvirring kan hindra befintliga strategier för lärande och leda till omotiverad skada, medan vår robusta strategi garanterar säkerhet och fokuserar på välbehövlig förbättring, en nödvändighet för att göra personliga behandlingsstrategier som lärts av observationsdata tillförlitliga i praktiken.
I REF föreslås politiskt lärande via minimax.
Confounding-Robust Policy Improvement
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}