Temel Kavramlar
本稿では、時系列データにおける時変交絡因子を適切に調整し、低分散な条件付き平均ポテンシャルアウトカム(CAPO)推定を実現する新規ニューラルネットワークモデル「G-Transformer(GT)」を提案する。
Özet
G-Transformer:時系列データにおける条件付き平均ポテンシャルアウトカム推定のための新たなニューラルネットワークモデル
Hess, K., Frauen, D., Melnychuk, V., & Feuerriegel, S. (2024). G-Transformer for Conditional Average Potential Outcome Estimation over Time. arXiv preprint arXiv:2405.21012v2.
本研究は、観察データから経時的に変化する治療に対する個別の反応を予測する、つまり条件付き平均ポテンシャルアウトカム(CAPO)を推定することを目的とする。