KANITE: Kolmogorov-Arnold Networks for ITE estimation

要約

因果推論における複数の治療設定の下で、個々の治療効果（ITE）の推定のために、コルモゴロフ・アーノルドネットワーク（KANS）を活用するフレームワークであるKaniteを紹介します。
多層パーセプトロン（MLP）による線形重みを学習するのではなく、単変量の活性化関数を学習するためにKanのユニークな能力を利用することにより、ITEの推定値を改善します。
Kaniteフレームワークは、2つの重要なアーキテクチャで構成されています。1。統合確率メトリック（IPM）アーキテクチャ：これは、複数の治療にわたるITE推定に効果的に整合するために、特殊な方法でIPM損失を採用しています。
2。エントロピーバランス（EB）アーキテクチャ：これは、治療グループ間で共変量のバランスをとることに対応するエントロピーを最適化することによって学習されるサンプルに重みを使用します。
ベンチマークデータセットの広範な評価は、Kaniteが$ \ epsilon _ {\ text {pehe}} $および$ \ epsilon _ {\ text {ate}}} $ metricsの両方で最先端のアルゴリズムを上回ることを示しています。
私たちの実験は、因果推定の改善を達成する際のKaniteの利点を強調し、Kansが多様な用途エリア全体で因果的推論方法論を進める可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

We introduce KANITE, a framework leveraging Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) for Individual Treatment Effect (ITE) estimation under multiple treatments setting in causal inference. By utilizing KAN’s unique abilities to learn univariate activation functions as opposed to learning linear weights by Multi-Layer Perceptrons (MLPs), we improve the estimates of ITEs. The KANITE framework comprises two key architectures: 1.Integral Probability Metric (IPM) architecture: This employs an IPM loss in a specialized manner to effectively align towards ITE estimation across multiple treatments. 2. Entropy Balancing (EB) architecture: This uses weights for samples that are learned by optimizing entropy subject to balancing the covariates across treatment groups. Extensive evaluations on benchmark datasets demonstrate that KANITE outperforms state-of-the-art algorithms in both $\epsilon_{\text{PEHE}}$ and $\epsilon_{\text{ATE}}$ metrics. Our experiments highlight the advantages of KANITE in achieving improved causal estimates, emphasizing the potential of KANs to advance causal inference methodologies across diverse application areas.

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