Causal Rule Forest: Toward Interpretable and Precise Treatment Effect Estimation

要約

不均一な治療効果 (HTE) と条件付き平均治療効果 (CATE) を理解して推論することは、個別化された治療の推奨事項を作成するために不可欠です。
多くの最先端のアプローチは、ベンチマーク データセットまたはシミュレーション研究で HTE を推定する際に感動的なパフォーマンスを実現します。
ただし、間接的な予測方法と複雑なモデル アーキテクチャにより、これらのアプローチの解釈可能性が低下します。
予測パフォーマンスと異質性の解釈可能性の間のギャップを軽減するために、データから隠されたパターンを学習し、そのパターンを解釈可能なマルチレベルのブール ルールに変換する新しいアプローチである因果ルール フォレスト (CRF) を導入します。
CRF によって学習されたデータ表現を使用して他の解釈可能な因果推論モデルをトレーニングすることにより、治療がより効果的であるサブグループを特定するための解釈可能性を維持しながら、HTE と CATE の推定におけるこれらのモデルの予測誤差を減らすことができます。
私たちの実験は、パーソナライズされた介入と政策を推進する CRF の可能性を強調し、複雑な因果推論の課題全体での拡張性と応用を強化するための将来の研究への道を開きます。

要約(オリジナル)

Understanding and inferencing Heterogeneous Treatment Effects (HTE) and Conditional Average Treatment Effects (CATE) are vital for developing personalized treatment recommendations. Many state-of-the-art approaches achieve inspiring performance in estimating HTE on benchmark datasets or simulation studies. However, the indirect predicting manner and complex model architecture reduce the interpretability of these approaches. To mitigate the gap between predictive performance and heterogeneity interpretability, we introduce the Causal Rule Forest (CRF), a novel approach to learning hidden patterns from data and transforming the patterns into interpretable multi-level Boolean rules. By training the other interpretable causal inference models with data representation learned by CRF, we can reduce the predictive errors of these models in estimating HTE and CATE, while keeping their interpretability for identifying subgroups that a treatment is more effective. Our experiments underscore the potential of CRF to advance personalized interventions and policies, paving the way for future research to enhance its scalability and application across complex causal inference challenges.

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