Counterfactual Cross-Validation: Stable Model Selection Procedure for Causal Inference Models(公開用) - Speaker Deck

Counterfactual Cross-Validation: Stable Model Selection Procedure for Causal Inference Models(公開用) - Speaker Deck

勉強会リンク:https://cfml.connpass.com/event/179600/ 論文リンク:https://arxiv.org/abs/1909.05299 論文概要: 機械学習的な汎化誤差最小化の定式化に基づく因果効果予測手法が乱立傾向にあります。またそれらの手法は、多くのハイパーパラメータを有しています。そうした背景から、各環境について最適な予測手法とハイパーパラメータを選択するという手順の重要性が増している一方で、その手順に関する研究はあまり進んでいません。本研究では、観測可能なデータのみを用いてデータドリブンに、因果効果予測手法のモデル選択やハイパーパラメータチューニングを行うための方法を提案します。また、ベンチマークデータセットを用いて、既存のヒューリスティックな評価指標よりも提案手法がより良い性能を持つモデルを候補集合の中から探し当てられることを実証します。

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Date: 2020/07/24 23:21

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@usait0 先日のICML2020 因果推論系論文 著者発表会で発表したスライドを公開しました。時間の関係上削った細部をいくつか追加しています。 t.co/WRmBv3g076

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