Sensitivity Analysis for Causal ML: A Use Case at Booking.com
因果机器学习的敏感性分析：Booking.com 应用示例AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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因果机器学习的敏感性分析：Booking.com 应用示例
- 研究问题
- 观察数据中的因果机器学习结论对未观测混杂有多敏感，研究者如何评估无混杂假设被违反时可能产生的偏误？
- 方法与思路
- 文章介绍基于遗漏变量偏误非参数界的既有敏感性分析方法，并用取材于 Booking.com 使用场景的模拟数据说明实践操作。
- 材料陈述的贡献
- 摘要所述贡献是展示敏感性分析与现代因果机器学习推断工具的兼容性及应用价值，并未将该偏误界作为本文新提出的方法。
- 阅读关注点
- 应核对敏感性参数的含义及校准方式、偏误界如何进入推断，以及模拟使用场景与真实业务数据及结论之间的区别。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或期刊接收；展示基于模拟数据，摘要未给出真实业务效应或敏感性分析数值。
原文摘要
Causal Machine Learning has emerged as a powerful tool for flexibly estimating causal effects from observational data in both industry and academia. However, causal inference from observational data relies on untestable assumptions about the data-generating process, such as the absence of unobserved confounders. When these assumptions are violated, causal effect estimates may become biased, undermining the validity of research findings. In these contexts, sensitivity analysis plays a crucial role, by enabling data scientists to assess the robustness of their findings to plausible violations of unconfoundedness. This paper introduces sensitivity analysis and demonstrates its practical relevance through a (simulated) data example based on a use case at Booking.com. We focus our presentation on a recently proposed method by Chernozhukov et al. (2023), which derives general non-parametric bounds on biases due to omitted variables, and is fully compatible with (though not limited to) modern inferential tools of Causal Machine Learning. By presenting this use case, we aim to raise awareness of sensitivity analysis and highlight its importance in real-world scenarios.