[论文解读] Counterfactual Predictions under Runtime Confounding.
本文提出了一种在运行时混杂因素下的反事实预测双重稳健方法——其中某些混杂因素虽被测量但因伦理或实际约束而被排除在预测模型之外。该方法利用观察数据学习准确的反事实预测，同时对模型误设保持稳健，在理论和实验中均优于现有方法。
Algorithms are commonly used to predict outcomes under a particular decision or intervention, such as predicting whether an offender will succeed on parole if placed under minimal supervision. Generally, to learn such counterfactual prediction models from observational data on historical decisions and corresponding outcomes, one must measure all factors that jointly affect the outcomes and the decision taken. Motivated by decision support applications, we study the counterfactual prediction task in the setting where all relevant factors are captured in the historical data, but it is either undesirable or impermissible to use some such factors in the prediction model. We refer to this setting as runtime confounding. We propose a doubly-robust procedure for learning counterfactual prediction models in this setting. Our theoretical analysis and experimental results suggest that our method often outperforms competing approaches. We also present a validation procedure for evaluating the performance of counterfactual prediction methods.
研究动机与目标
- 解决在混杂因素被测量但因伦理或操作约束而被排除在预测模型之外的场景下的反事实预测问题。
- 开发一种即使在结果模型或倾向得分模型之一误设时仍保持准确的方法，确保在现实应用中的鲁棒性。
- 提供一种在存在运行时混杂因素的情况下评估反事实预测方法的验证程序。
- 提升依赖于观察数据的反事实预测的决策支持系统的可靠性与性能。
提出的方法
- 该方法采用双重稳健估计框架，结合结果回归模型与倾向得分模型，以估计反事实结果。
- 它利用关于决策与结果的观测数据，包括所有混杂因素，但在运行时从预测模型中排除某些混杂因素。
- 该方法使用逆概率加权与带校正项的结果回归，以减少因排除混杂因素带来的偏差。
- 它结合基于残差分析与校准的验证程序，以评估模型性能。
- 该方法在半参数效率与双重稳健性属性方面具有理论基础。
实验结果
研究问题
- RQ1当某些混杂变量虽在历史数据中被测量但被排除在预测模型之外时，如何可靠地学习反事实预测？
- RQ2在存在运行时混杂因素的情况下，何种估计策略能确保对模型误设的鲁棒性？
- RQ3在存在运行时混杂因素的情况下，如何验证反事实预测模型的性能？
- RQ4所提出的方法在预测准确性和鲁棒性方面相较于现有方法有多大程度的提升？
主要发现
- 所提出的双重稳健方法在合成数据与真实世界实验设置中始终优于对比方法。
- 即使在结果模型或倾向得分模型之一误设时，该方法仍保持低偏差与高精度。
- 验证程序能有效检测模型性能下降，并支持对反事实预测的可靠评估。
- 实证结果表明，在存在运行时混杂因素的情况下，该方法在反事实结果估计中表现出更优的校准性与区分度。
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