因果影响的估计是许多科学学科的核心目标。但是，这仍然是一项具有挑战性的任务，尤其是从观察数据估算效果时。最近，为因果效应估计提出了几种有希望的机器学习模型。对这些模型的评估是基于平均治疗效果（ATE）误差的平均值以及异质效应估计（PEHE）的精度。在本文中，我们建议使用具体统计证据来补充因果推理模型的评估，包括多兰和MOR {\'e}的性能概况，以及非参数和事后统计检验。这种方法背后的主要动机是消除了少数实例或模拟对基准测试过程的影响，在某些情况下，这占据了结果。我们使用提出的评估方法比较几种最新的因果效应估计模型。
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大型观察数据越来越多地提供健康，经济和社会科学等学科，研究人员对因果问题而不是预测感兴趣。在本文中，从旨在调查参与学校膳食计划对健康指标的实证研究，研究了使用非参数回归的方法估算异质治疗效果的问题。首先，我们介绍了与观察或非完全随机数据进行因果推断相关的设置和相关的问题，以及如何在统计学习工具的帮助下解决这些问题。然后，我们审查并制定现有最先进的框架的统一分类，允许通过非参数回归模型来估算单个治疗效果。在介绍模型选择问题的简要概述后，我们说明了一些关于三种不同模拟研究的方法的性能。我们通过展示一些关于学校膳食计划数据的实证分析的一些方法的使用来结束。
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因果推断能够估计治疗效果（即，治疗结果的因果效果），使各个领域的决策受益。本研究中的一个基本挑战是观察数据的治疗偏见。为了提高对因果推断的观察研究的有效性，基于代表的方法作为最先进的方法表明了治疗效果估计的卓越性能。基于大多数基于表示的方法假设所有观察到的协变量都是预处理的（即，不受治疗影响的影响），并学习这些观察到的协变量的平衡表示，以估算治疗效果。不幸的是，这种假设往往在实践中往往是太严格的要求，因为一些协调因子是通过对治疗的干预进行改变（即，后治疗）来改变。相比之下，从不变的协变量中学到的平衡表示因此偏置治疗效果估计。
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因果推论在电子商务和精确医学等各个领域都有广泛的应用，其性能在很大程度上取决于对个体治疗效果（ITE）的准确估计。通常，通过在其各个样品空间中分别对处理和控制响应函数进行建模来预测ITE。但是，这种方法通常会在实践中遇到两个问题，即治疗偏见引起的治疗组和对照组之间的分布分布以及其人口规模的显着样本失衡。本文提出了深层的整个空间跨网络（DESCN），以从端到端的角度进行建模治疗效果。 DESCN通过多任务学习方式捕获了治疗倾向，反应和隐藏治疗效果的综合信息。我们的方法共同学习了整个样品空间中的治疗和反应功能，以避免治疗偏见，并采用中间伪治疗效应预测网络来减轻样品失衡。从电子商务凭证分销业务的合成数据集和大规模生产数据集进行了广泛的实验。结果表明，DESCN可以成功提高ITE估计的准确性并提高提升排名的性能。发布生产数据集和源代码的样本是为了促进社区的未来研究，据我们所知，这是首个大型公共偏见的因果推理数据集。
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本文开发了贝叶斯因果林的稀疏诱导版本，最近提出的非参数因果回归模型采用贝叶斯添加剂回归树，专门设计用于使用观察数据来估计异质治疗效果。我们介绍的稀疏诱导组件是通过实证研究的动机，其中不是所有可用的协变量相关的，导致在估计个体治疗效果的兴趣表面底层的不同程度。在这项工作中提供的扩展版本，我们命名贝叶斯因果森林，配备了一对允许模型通过树集合中的相应数量的分裂调节每个协变量的重量。这些前瞻改善了模型对稀疏数据产生过程的适应性，并且允许在治疗效果估计的框架中进行完全贝叶斯特征缩收，从而揭示推动异质性的调节因子。此外，该方法允许先前了解相关的混杂协变量和对模型中掺入结果的影响的相对幅度。我们说明了我们在模拟研究中的方法的表现，与贝叶斯因果林和其他最先进的模型相比，展示如何与越来越多的协变量以及其如何处理强烈混淆的情景。最后，我们还提供了使用真实数据的应用程序的示例。
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在许多学科中，异质治疗效果（HTE）的估计至关重要，从个性化医学到经济学等等。在随机试验和观察性研究中，随机森林已被证明是一种灵活而有力的HTE估计方法。尤其是Athey，Tibshirani和Wager（2019）引入的“因果森林”，以及包装GRF中的R实施。 Seibold，Zeileis和Hothorn（2018）引入了一种称为“基于模型的森林”的相关方法，该方法旨在随机试验，并同时捕获预后和预测变量的效果，并在R包装模型中进行模块化实现。 。在这里，我们提出了一种统一的观点，它超出了理论动机，并研究了哪些计算元素使因果森林如此成功，以及如何将它们与基于模型的森林的优势融合在一起。为此，我们表明，可以通过相同的参数和L2损耗下加性模型的模型假设来理解这两种方法。这种理论上的见解使我们能够实施“基于模型的因果林”的几种口味，并在计算机中剖析其不同元素。将原始的因果森林和基于模型的森林与基准研究中的新混合版本进行了比较，该研究探讨了随机试验和观察环境。在随机设置中，两种方法都执行了AKIN。如果在数据生成过程中存在混淆，我们发现与相应倾向的治疗指标的局部核心是良好性能的主要驱动力。结果的局部核心不太重要，并且可以通过相对于预后和预测效应的同时拆分选择来代替或增强。
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为了进一步开发异构治疗效果的统计推理问题，本文在Breiman（2001）随机林树（RFT）和Wager等人的情况下建立了使用古典的优秀统计属性来参数化非参数问题的（2018）因果树。oLs和基于协变量分数的局部线性间隔的划分，同时保留随机林树木，具有可构造的置信区间和渐近常数特性的优势[athey和Imbens（2016），efron（2014），赌第等（2014年）\ citep {wagert2014Asymptotic}，我们根据固定规则提出了一个决策树，根据固定规则与本地样本的多项式估计相结合，我们称之为临时局部线性因果树（QLPRT）和林（QLPRF）。
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本文介绍了一种创新的贝叶斯机器学习算法，在不完美的顺应性存在下绘制可解释的对异质因果效应的推断（例如，在不规则的分配机制下）。我们通过蒙特卡罗模拟显示，据提出的贝叶斯因果森林具有乐器变量（BCF-IV）方法优于在控制各方误差率的同时发现和估算异质因果效果时量身定制的其他机器学习技术（或 - 在叶子水平时，不那么严格地 - 为假发现率）。 BCF-IV揭示了乐器可变场景中因果效应的异质性，而且，又为政策制定者提供了有针对性政策的相关工具。其实证应用评估了额外资金对学生表演的影响。结果表明，BCF-IV可用于增强学校资助对学生绩效的有效性。
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为目标疾病开发新药物是一项耗时且昂贵的任务，药物重新利用已成为药物开发领域的流行话题。随着许多健康索赔数据可用，已经对数据进行了许多研究。现实世界的数据嘈杂，稀疏，并且具有许多混杂因素。此外，许多研究表明，药物的作用在人群中是异质的。近年来已经出现了许多有关估计异构治疗效果（HTE）（HTE）的高级机器学习模型，并已应用于计量经济学和机器学习社区。这些研究将医学和药物开发视为主要应用领域，但是从HTE方法论到药物开发的转化研究有限。我们旨在将HTE方法介绍到医疗保健领域，并在通过基准实验进行医疗保健行政索赔数据进行基准实验时提供可行性考虑。另外，我们希望使用基准实验来展示如何将模型应用于医疗保健研究时如何解释和评估模型。通过将最近的HTE技术引入生物医学信息学社区的广泛读者，我们希望通过机器学习促进广泛采用因果推断。我们还希望提供HTE具有个性化药物有效性的可行性。
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绘制因果推断的基本挑战是，任何单位都没有完全观察到反事实。此外，在观察性研究中，治疗分配可能会混淆。在不满足的条件下，已经出现了许多统计方法，这些方法在给定预处理的协变量下，包括基于倾向得分的方法，基于预后分数的方法和双重稳健方法。不幸的是，对于应用研究人员而言，没有“一定大小的”因果方法可以在普遍上表现出色。实际上，因果方法主要根据手工制作的模拟数据进行定量评估。这样的数据产生程序可能具有有限的价值，因为它们通常是现实的风格化模型。它们被简化为障碍性，缺乏现实世界数据的复杂性。对于应用研究人员，了解方法对手头数据的表现效果很好至关重要。我们的工作介绍了基于生成模型的深层框架，以验证因果推理方法。该框架的新颖性源于其产生锚定在观察到的样品的经验分布上的合成数据的能力，因此与后者几乎没有区别。该方法使用户可以为因果效应的形式和幅度指定地面真理，并将偏见作为协变量的功能。因此，模拟数据集用于评估与观察到的样本相似的数据时，各种因果估计方法的潜在性能。我们证明了Credence在广泛的仿真研究中准确评估因果估计技术的相对性能以及来自Lalonde和Project Star研究的两个现实世界数据应用的能力。
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有许多可用于选择优先考虑治疗的可用方法，包括基于治疗效果估计，风险评分和手工制作规则的遵循申请。我们将秩加权平均治疗效应（RATY）指标作为一种简单常见的指标系列，用于比较水平竞争范围的治疗优先级规则。对于如何获得优先级规则，率是不可知的，并且仅根据他们在识别受益于治疗中受益的单位的方式进行评估。我们定义了一系列速率估算器，并证明了一个中央限位定理，可以在各种随机和观测研究环境中实现渐近精确的推断。我们为使用自主置信区间的使用提供了理由，以及用于测试关于治疗效果中的异质性的假设的框架，与优先级规则相关。我们对速率的定义嵌套了许多现有度量，包括QINI系数，以及我们的分析直接产生了这些指标的推论方法。我们展示了我们从个性化医学和营销的示例中的方法。在医疗环境中，使用来自Sprint和Accor-BP随机对照试验的数据，我们发现没有明显的证据证明异质治疗效果。另一方面，在大量的营销审判中，我们在一些数字广告活动的治疗效果中发现了具有的强大证据，并证明了如何使用率如何比较优先考虑估计风险的目标规则与估计治疗效益优先考虑的目标规则。
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传统的因果推理方法利用观察性研究数据来估计潜在治疗的观察到的差异和未观察到的结果，称为条件平均治疗效果（CATE）。然而，凯特就对应于仅第一刻的比较，因此可能不足以反映治疗效果的全部情况。作为替代方案，估计全部潜在结果分布可以提供更多的见解。但是，估计治疗效果的现有方法潜在的结果分布通常对这些分布施加限制性或简单的假设。在这里，我们提出了合作因果网络（CCN），这是一种新颖的方法，它通过学习全部潜在结果分布而超出了CATE的估计。通过CCN框架估算结果分布不需要对基础数据生成过程的限制性假设。此外，CCN促进了每种可能处理的效用的估计，并允许通过效用函数进行特定的特定变异。 CCN不仅将结果估计扩展到传统的风险差异之外，而且还可以通过定义灵活的比较来实现更全面的决策过程。根据因果文献中通常做出的假设，我们表明CCN学习了渐近捕获真正潜在结果分布的分布。此外，我们提出了一种调整方法，该方法在经验上可以有效地减轻观察数据中治疗组之间的样本失衡。最后，我们评估了CCN在多个合成和半合成实验中的性能。我们证明，与现有的贝叶斯和深层生成方法相比，CCN学会了改进的分布估计值，以及对各种效用功能的改进决策。
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尽管近期因因果推断领域的进展，迄今为止没有关于从观察数据的收集治疗效应估算的方法。对临床实践的结果是，当缺乏随机试验的结果时，没有指导在真实情景中似乎有效的指导。本文提出了一种务实的方法，以获得从观察性研究的治疗效果的初步但稳健地估算，为前线临床医生提供对其治疗策略的信心程度。我们的研究设计适用于一个公开问题，估算Covid-19密集护理患者的拳击机动的治疗效果。
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Many scientific and engineering challenges-ranging from personalized medicine to customized marketing recommendations-require an understanding of treatment effect heterogeneity. In this paper, we develop a non-parametric causal forest for estimating heterogeneous treatment effects that extends Breiman's widely used random forest algorithm. In the potential outcomes framework with unconfoundedness, we show that causal forests are pointwise consistent for the true treatment effect, and have an asymptotically Gaussian and centered sampling distribution. We also discuss a practical method for constructing asymptotic confidence intervals for the true treatment effect that are centered at the causal forest estimates. Our theoretical results rely on a generic Gaussian theory for a large family of random forest algorithms. To our knowledge, this is the first set of results that allows any type of random forest, including classification and regression forests, to be used for provably valid statistical inference. In experiments, we find causal forests to be substantially more powerful than classical methods based on nearest-neighbor matching, especially in the presence of irrelevant covariates.
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对于许多具有观察数据的生物医学应用，估计治疗效果至关重要。特别是，对于许多生物医学研究人员来说，可解释性可解释性。在本文中，我们首先提供理论分析，并在强大的无知性假设下获得平均治疗效果（ATE）估计的偏差的上限。通过利用加权能量距离的吸引力性能得出，我们的上限比文献中报道的更紧密。在理论分析的激励下，我们提出了一个新的目标函数，用于估计使用能量距离平衡评分的ATE，因此不需要正确规范倾向得分模型。我们还利用最近开发的神经添加剂模型来改善用于潜在结果预测的深度学习模型的可解释性。我们通过能量距离平衡评分加权正则化进一步增强了我们提出的模型。在半合成实验中，使用两个基准数据集（即IHDP和ACIC）证明了我们提出的模型比当前最新方法的优势。
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通常使用参数模型进行经验领域的参数估计，并且此类模型很容易促进统计推断。不幸的是，它们不太可能足够灵活，无法充分建模现实现象，并可能产生偏见的估计。相反，非参数方法是灵活的，但不容易促进统计推断，并且仍然可能表现出残留的偏见。我们探索了影响功能（IFS）的潜力（a）改善初始估计器而无需更多数据（b）增加模型的鲁棒性和（c）促进统计推断。我们首先对IFS进行广泛的介绍，并提出了一种神经网络方法“ Multinet”，该方法使用单个体系结构寻求合奏的多样性。我们还介绍了我们称为“ Multistep”的IF更新步骤的变体，并对不同方法提供了全面的评估。发现这些改进是依赖数据集的，这表明所使用的方法与数据生成过程的性质之间存在相互作用。我们的实验强调了从业人员需要通过不同的估计器组合进行多次分析来检查其发现的一致性。我们还表明，可以改善“自由”的现有神经网络，而无需更多数据，而无需重新训练。
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选择学术论文的出版物场所是研究过程中的关键一步。但是，在许多情况下，决策仅基于研究人员的经验，这通常会导致次优结果。尽管存在用于学术论文的场地推荐系统，但他们推荐了预计将发表该论文的场所。在这项研究中，我们的目标是从不同的角度推荐出版场所。我们估计，如果在每个场所发表论文，并推荐该论文具有最大潜在影响的场地，则将收到的引用数量。但是，这项任务面临两个挑战。首先，仅在一个地点发表论文，因此，如果该论文发表在另一个地点，我们无法观察到该论文收到的引用数量。其次，论文和出版物场所的内容在统计上是不独立的。也就是说，选择出版物场所存在选择偏见。在本文中，我们将场地推荐问题作为治疗效果估计问题提出。我们使用偏见校正方法来估计有效选择出版物场地的潜在影响，并根据每个场所的论文的潜在影响推荐场地。我们使用计算机科学会议的纸质数据强调了我们方法的有效性。
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在因果关系中，估计治疗的效果而不会混淆推断仍然是一个主要问题，因为需要在没有治疗的情况下评估两种情况的结果。无法同时观察它们，潜在结果的估计仍然是一个具有挑战性的任务。我们提出了一种创新的方法，其中问题是作为缺失的数据模型重新重新制作。目的是估计\ emph {因果群体}的隐藏分布，定义为治疗和结果的函数。通过先前取决于处理和结果信息的原因自动编码器（CAE），使潜在空间与目标群体的概率分布增强。在减少到潜伏空间之后重建该特征，并由在网络的中间层中引入的掩模约束，其中包含治疗和结果信息。
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由于选择偏差，观察数据估算平均治疗效果（ATE）是有挑战性的。现有作品主要以两种方式应对这一挑战。一些研究人员建议构建满足正交条件的分数函数，该函数确保已建立的估计量“正交”更加健壮。其他人探索表示模型，以实现治疗组和受控群体之间的平衡表示。但是，现有研究未能进行1）在表示空间中歧视受控单元以避免过度平衡的问题； 2）充分利用“正交信息”。在本文中，我们提出了一个基于最新协变量平衡表示方法和正交机器学习理论的中等平衡的表示学习（MBRL）框架。该框架可保护表示形式免于通过多任务学习过度平衡。同时，MBRL将噪声正交性信息纳入培训和验证阶段，以实现更好的ATE估计。与现有的最新方法相比，基准和模拟数据集的全面实验表明，我们方法对治疗效应估计的优越性和鲁棒性。
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联合分析是一种流行的实验设计，用于测量多维偏好。研究人员研究了在控制其他相关因素的同时如何影响决策。当前，存在两种方法学方法来分析联合实验的数据。第一个重点是估计每个因素的平均边际效应，同时平均其他因素。尽管这允许基于直接设计的估计，但结果严重取决于其他因素的分布以及相互作用效应的汇总方式。一种基于模型的替代方法可以计算各种兴趣，但要求研究人员正确指定模型，这是与许多因素和可能的相互作用的联合分析的挑战性任务。此外，在合并相互作用时，常用的逻辑回归即使具有适度的因素，统计特性也很差。我们提出了一种基于条件随机测试的新假设检验方法，以回答联合分析的最基本问题：考虑到其他因素，感兴趣的因素是否重要？我们的方法仅基于因素的随机化，因此没有假设。但是，它允许研究人员使用任何测试统计量，包括基于复杂的机器学习算法的统计量。结果，我们能够结合现有的基于设计和基于模型的方法的优势。我们通过对移民偏好和政治候选评估的联合分析来说明拟议的方法。我们还扩展了提出的方法来测试联合分析中常用的规律性假设。可以使用开源软件包来实施建议的方法。
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