气溶胶云相互作用包括所有在气溶胶进入云时开始的效果，并充当云凝结核（CCN）。CCN的增加导致平均云液滴尺寸的减少（r $ _ {e} $）。较小的液滴尺寸导致反射更多入境阳光的更亮，更广泛，更长的持续云，从而冷却地球。在全球范围内，气溶胶云相互作用冷却地球，但效果的强度在不同的气象制度上是异质的。了解AeroSol-Cloud交互如何随着当地环境的函数而发展，可以帮助我们更好地了解我的地球系统模型中的错误来源，目前无法再现观察到的关系。在这项工作中，我们使用最近的非线性，因果机学习方法研究气溶胶对云液滴半径的异质效果。
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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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估算高维观测数据的个性化治疗效果在实验设计不可行，不道德或昂贵的情况下是必不可少的。现有方法依赖于拟合对治疗和控制人群的结果的深层模型。然而，当测量单独的结果是昂贵的时，就像肿瘤活检一样，需要一种用于获取每种结果的样本有效的策略。深度贝叶斯主动学习通过选择具有高不确定性的点来提供高效数据采集的框架。然而，现有方法偏置训练数据获取对处理和控制群体之间的非重叠支持区域。这些不是样本效率，因为在这些区域中不可识别治疗效果。我们介绍了因果关系，贝叶斯采集函数接地的信息理论，使数据采集朝向具有重叠支持的地区，以最大限度地提高学习个性化治疗效果的采样效率。我们展示了拟议的综合和半合成数据集IHDP和CMNIST上提出的收购策略及其扩展的表现，旨在模拟常见的数据集偏差和病理学。
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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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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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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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2020-09-28
在广泛的任务中，在包括医疗处理，广告和营销和政策制定的发展中，对观测数据进行因果推断非常有用。使用观察数据进行因果推断有两种重大挑战：治疗分配异质性（\ Texit {IE}，治疗和未经处理的群体之间的差异），并且没有反事实数据（\ TEXTIT {IE}，不知道是什么已经发生了，如果确实得到治疗的人，反而尚未得到治疗）。通过组合结构化推论和有针对性的学习来解决这两个挑战。在结构方面，我们将联合分布分解为风险，混淆，仪器和杂项因素，以及在目标学习方面，我们应用来自影响曲线的规则器，以减少残余偏差。进行了一项消融研究，对基准数据集进行评估表明，TVAE具有竞争力和最先进的艺术表现。
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估算随机实验的因果效应是临床研究的核心。降低这些分析中的统计不确定性是统计学家的重要目标。注册管理机构，事先审判和健康记录构成了对患者的历史数据汇编，其在可能是可利用至此的患者下的历史数据。但是，大多数历史借贷方法通过牺牲严格的I型错误率控制来达到方差的减少。在这里，我们建议使用利用线性协变调整的历史数据来提高试验分析的效率而不会产生偏见。具体而言，我们在历史数据上培训预后模型，然后使用线性回归估计治疗效果，同时调整试验受试者预测结果（其预后分数）。我们证明，在某些条件下，这种预后调整程序在大类估算仪中获得了最低差异。当不符合这些条件时，预后的协变量调整仍然比原始协变量调整更有效，并且效率的增益与上述预后模型的预测准确性的衡量标准成正比，与原始协变量的线性关系的预测准确性。我们展示了使用模拟的方法和阿尔茨海默病的临床试验的再分析，并观察平均平均误差的有意义减少和估计方差。最后，我们提供了一种简化的渐近方差公式，使得能够计算这些收益的功率计算。在使用预后模型的预后模型中，可以实现10％和30％的样品尺寸减少。
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估计治疗的个性化影响是一个复杂但普遍存在的问题。为了解决这个问题，机器学习（ML）关于异质治疗效果估计的最新发展引起了许多复杂的，但不透明的工具：由于它们的灵活性，模块化和学习受限的表示的能力，尤其是神经网络，因此已成为中心对此文学。不幸的是，这种黑匣子的资产是有代价的：模型通常涉及无数的非平凡操作，因此很难理解他们所学到的知识。然而，理解这些模型可能至关重要 - 例如，在医学背景下，发现有关治疗效果的知识异质性可以在临床实践中为治疗处方提供信息。因此，在这项工作中，我们使用事后特征重要性方法来识别影响模型预测的功能。这使我们能够评估沿着先前工作中忽略的新重要维度的治疗效应估计量：我们构建了一个基准测试环境，以经验研究个性化治疗效果模型鉴定预测协变量的能力 - 确定治疗差异反应的协变量。然后，我们的基准测量环境使我们能够对不同类型的治疗效果模型的优势和劣势提供新的见解，因为我们调节了针对治疗效果估计的不同挑战 - 例如预后与预测信息的比率，潜在结果的可能非线性以及混杂的存在和类型。
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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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估计空间变化的干预对空间变化结果的因果影响可能会受到非本地混杂（NLC）的影响，这种现象可能会估计给定单位的处理和结果部分由协方差估计。附近的其他单元。特别是，NLC是评估环境政策和气候事件对健康相关结果（例如空气污染暴露）的影响的挑战。本文首先使用潜在结果框架对NLC进行正式化，从而与因果干扰的相关现象进行了比较。然后，它提出了一个称为“ weather2vec”的广泛适用框架，该框架使用平衡分数理论来学习非本地信息的表示形式，以定义为每个观察单元定义的标量或向量使用因果推理方法。该框架在一项仿真研究和两项关于空气污染的案例研究中进行了评估，天气是（本质上是区域）已知的混杂因素。
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因果推理中的一个重要问题是分解治疗结果对不同因果途径的总效果，并量化每种途径中的因果效果。例如，在因果公平中，作为男性雇员的总效果（即治疗）构成了对年收入（即，结果）的直接影响，并通过员工的职业（即调解人）和间接效应。因果调解分析（CMA）是一个正式的统计框架，用于揭示这种潜在的因果机制。 CMA在观察研究中的一个主要挑战正在处理混淆，导致治疗，调解员和结果之间导致虚假因果关系的变量。常规方法假设暗示可以测量所有混血器的顺序忽略性，这在实践中通常是不可核法的。这项工作旨在规避严格的顺序忽略性假设，并考虑隐藏的混杂。借鉴代理策略和深度学习的最新进展，我们建议同时揭示特征隐藏混杂物的潜在变量，并估计因果效应。使用合成和半合成数据集的经验评估验证了所提出的方法的有效性。我们进一步展示了我们对因果公平分析的方法的潜力。
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Learning individual-level causal effects from observational data, such as inferring the most effective medication for a specific patient, is a problem of growing importance for policy makers. The most important aspect of inferring causal effects from observational data is the handling of confounders, factors that affect both an intervention and its outcome. A carefully designed observational study attempts to measure all important confounders. However, even if one does not have direct access to all confounders, there may exist noisy and uncertain measurement of proxies for confounders. We build on recent advances in latent variable modeling to simultaneously estimate the unknown latent space summarizing the confounders and the causal effect. Our method is based on Variational Autoencoders (VAE) which follow the causal structure of inference with proxies. We show our method is significantly more robust than existing methods, and matches the state-of-the-art on previous benchmarks focused on individual treatment effects.
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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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在这篇扩展的抽象论文中，我们解决了因果机学习模型中的可解释性和针对性正则化的问题。特别是，我们专注于在观察到的混杂因素下估计单个因果/治疗效果的问题，这些问题可以控制并适应治疗对感兴趣结果的影响。针对因果环境调整的Black-Box ML模型在此任务中通常表现良好，但是它们缺乏可解释的输出，无法识别治疗异质性及其功能关系的主要驱动因素。我们提出了一种新型的深层反事实学习结构，用于估计可以同时进行的个人治疗效果：i）传达有针对性的正则化，并产生围绕感兴趣量的量化不确定性（即条件平均治疗效应）； ii）解开协变量的基线预后和调节作用，并输出可解释的分数功能，描述了它们与结果的关系。最后，我们通过简单的模拟实验来证明该方法的使用。
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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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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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在本文中，我们提出了一种非参数估计的方法，并推断了一般样本选择模型中因果效应参数的异质界限，初始治疗可能会影响干预后结果是否观察到。可观察到的协变量可能会混淆治疗选择，而观察结果和不可观察的结果可能会混淆。该方法提供条件效应界限作为策略相关的预处理变量的功能。它允许对身份不明的条件效应曲线进行有效的统计推断。我们使用灵活的半参数脱偏机学习方法，该方法可以适应柔性功能形式和治疗，选择和结果过程之间的高维混杂变量。还提供了易于验证的高级条件，以进行估计和错误指定的鲁棒推理保证。
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内核正规化最小二乘（KRLS）是一种流行的方法，用于灵活估算可能在变量之间具有复杂关系的模型。但是，其对许多研究人员的有用性受到限制，原因有两个。首先，现有的方法不灵活，不允许KRL与理论动机的扩展（例如固定效应或非线性结果）结合使用。其次，对于甚至适度尺寸的数据集，估计在计算上是非常强大的。我们的论文通过引入广义KRL（GKRL）来解决这两种问题。我们注意到，可以将KRLS重新构造为层次模型，从而允许轻松推理和模块化模型构建。在计算上，我们还实施随机草图以显着加速估计，同时估计质量的罚款有限。我们证明，GKRL可以在一分钟内进行数万观察到的数据集中。此外，可以迅速估计需要在十二次（例如元学习者）中安装模型的最新技术。
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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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