この記事では、Pearlのカウンターファクトフレームワークに基づく従来のカウンターファクト推論方法に依存せず、観測データと(学習された)質的因果構造だけを使用して信頼性のあるカウンターファクト推論を行うことを目指しています。新しいアプローチは、カウンターファクト推論と分位回帰の間に新しい関係を確立し、カウンターファクト推論が拡張された分位回帰問題として再定義できることを示しています。提案された手法は、ニューラルネットワークを用いて効率的かつ効果的なカウンターファクト推論フレームワークを確立し、未知のデータに対する見積もりされたカウンターファクト結果の汎化能力を評価し、一連の実験結果が理論上の主張を支持しています。
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by Shaoan Xie,B... kl. arxiv.org 02-29-2024
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