Det finns ett stort intresse för att tillämpa maskininlärning på problem med orsakssamband inom områden som hälso- och sjukvård, ekonomi och utbildning. I synnerhet, individuell nivå kausal inference har viktiga tillämpningar såsom precisionsmedicin. Vi ger en ny teoretisk analys och familj av algoritmer för att förutsäga individuell behandlingseffekt (ITE) från observationsdata, under antagandet känd som stark ognarbarhet. Algoritmerna lär sig en "balanserad" representation sådan att de inducerade behandlade och kontrollera distributioner ser liknande ut. Vi ger en ny, enkel och intuitiv generalisering-terror bundet som visar att den förväntade ITE uppskattning fel av en representation begränsas av en summa av standard generalisering-terror av denna representation och avståndet mellan behandlade och kontroll distributioner som induceras av representationen. Vi använder Integral Probability Metrics för att mäta avstånd mellan distributioner, härleda explicita gränser för Wasserstein och maximal genomsnittlig Discrepancy (MMD) avstånd. Experiment på verkliga och simulerade data visar att de nya algoritmerna matchar eller överträffar toppmoderna.
I REF föreslogs en uppskattning av CATE genom representationsinlärning – att lära sig en balanserad representation innan man fortsätter till resten av algoritmen.
Estimating individual treatment effect: generalization bounds and algorithms
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}