Causal Rule Learning: Enhancing the Understanding of Heterogeneous Treatment Effect via Weighted Causal Rules

要約

機械学習手法を使用して異種の治療効果を推定する場合、特に一か八かの意思決定が頻繁に行われる医療アプリケーションでは、解釈可能性が重要な懸念事項となります。
解釈可能性の予測的、記述的、関連性のフレームワークに触発されて、私たちは、不均一な治療効果の推定と理解を強化するために、潜在的なサブグループを特徴付ける洗練された因果規則のセットを見つける因果規則学習を提案します。
因果ルールの学習には、ルールの発見、ルールの選択、ルールの分析という 3 つのフェーズが含まれます。
ルール発見フェーズでは、因果フォレストを利用して、対応するサブグループの平均治療効果を持つ因果ルールのプールを生成します。
次に選択フェーズでは、D 学習法を使用してこれらのルールのサブセットを選択し、個人レベルの治療効果をサブグループ レベルの効果の線形結合として分解します。
これは、これまでの文献で無視されていた質問、つまり平均治療効果が異なる複数のグループに個人が同時に属したらどうなるのかという質問に答えるのに役立ちます。
ルール分析フェーズでは、サブセット内の各ルールを複数の観点からさらに分析するための詳細な手順の概要を説明し、さらなる検証に最も有望なルールを明らかにします。
ルール自体、それに対応するサブグループの治療効果、および線形結合における重みにより、不均一な治療効果についてのさらなる洞察が得られます。
シミュレーションと実世界のデータ分析は、グラウンド トゥルースが複雑でサンプル サイズが十分である場合に、異種治療効果の解釈可能な推定に関する因果律学習の優れたパフォーマンスを実証します。

要約(オリジナル)

Interpretability is a key concern in estimating heterogeneous treatment effects using machine learning methods, especially for healthcare applications where high-stake decisions are often made. Inspired by the Predictive, Descriptive, Relevant framework of interpretability, we propose causal rule learning which finds a refined set of causal rules characterizing potential subgroups to estimate and enhance our understanding of heterogeneous treatment effects. Causal rule learning involves three phases: rule discovery, rule selection, and rule analysis. In the rule discovery phase, we utilize a causal forest to generate a pool of causal rules with corresponding subgroup average treatment effects. The selection phase then employs a D-learning method to select a subset of these rules to deconstruct individual-level treatment effects as a linear combination of the subgroup-level effects. This helps to answer an ignored question by previous literature: what if an individual simultaneously belongs to multiple groups with different average treatment effects? The rule analysis phase outlines a detailed procedure to further analyze each rule in the subset from multiple perspectives, revealing the most promising rules for further validation. The rules themselves, their corresponding subgroup treatment effects, and their weights in the linear combination give us more insights into heterogeneous treatment effects. Simulation and real-world data analysis demonstrate the superior performance of causal rule learning on the interpretable estimation of heterogeneous treatment effect when the ground truth is complex and the sample size is sufficient.

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