[论文解读] Learning Representations for Counterfactual Inference
本文将反事实推断与领域自适应和表示学习联系起来，提出用于观测研究中实现平衡表示以改善反事实预测的方法，并显示深度学习变体优于现有方法。
Observational studies are rising in importance due to the widespread accumulation of data in fields such as healthcare, education, employment and ecology. We consider the task of answering counterfactual questions such as, "Would this patient have lower blood sugar had she received a different medication?". We propose a new algorithmic framework for counterfactual inference which brings together ideas from domain adaptation and representation learning. In addition to a theoretical justification, we perform an empirical comparison with previous approaches to causal inference from observational data. Our deep learning algorithm significantly outperforms the previous state-of-the-art.
研究动机与目标
- 在观测研究中动机化反事实推断及其与标准监督学习的区别。
- 将反事实预测表述为协变量偏移/领域自适应问题。
- 引入平衡处理组与对照群体的表示学习方法以降低泛化误差。
- 提出线性和深度学习方法来学习用于反事实任务的平衡表示。
- 提供理论依据并与现有因果推断方法的经验评估。
提出的方法
- 学习一个表示 Phi: X -> R^d 以及一个预测器 h: R^d x T -> R，使两者共同最小化预测误差、反事实正则化和分布不平衡。
- 使用事实分布与反事实分布之间的距离差来鼓励处理组与对照组的平衡。
- 在线性情形，推导闭式的距离并通过稀疏加权 W 使 Phi(x)=Wx 实现平衡变量选择。
- 通过在网络架构与训练目标中嵌入距离项，将其扩展到深度神经网络。
- 提供两阶段优化：先在不平衡惩罚项下优化 Phi 和 h；再在事实数据上拟合最终的岭回归。
- 讨论线性距离作为特征空间均值的匹配，并将其与协变量平衡相关。
实验结果
研究问题
- RQ1如何将反事实推断框架化为在协变量偏移下的领域自适应问题？
- RQ2最小化处理组和对照组之间距离的平衡表示是否会提升反事实预测？
- RQ3如何在保持预测准确性的同时学习线性和深度学习表示以平衡群体？
- RQ4哪些理论保证将表示平衡与反事实泛化误差联系起来？
主要发现
- 平衡表示通过减少处理组与对照组之间的分布差异来降低反事实泛化误差。
- 学习在预测准确性和不平衡之间做权衡的表示比仅依赖重新加权样本的方法得到更好的反事实预测。
- 线性（Balancing Linear Regression）和神经网络（Balancing Neural Network）变体在实验中均优于以往的因果推断方法。
- 理论结果使用距离项和最近邻回归风格界限来界定相对反事实泛化误差。
- 在 IHDP 和一个新闻数据集上的实证评估显示在不对事实分布过拟合的前提下改进了 ITE 和 ATE 估计。
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