Position: Causal Machine Learning Requires Rigorous Synthetic Experiments for Broader Adoption
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要专门讨论因果机器学习方法的可靠性、稳健性及合成实验评估。
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观点：因果机器学习的广泛应用需要严格的合成实验
- 研究问题
- 因果机器学习的经验评估如何充分揭示可靠性与稳健性，合成数据实验为何必要，以及怎样设计才能支持可信的方法比较？
- 方法与思路
- 作者以观点文章形式审视现有评估实践及其不足，论证合成实验的必要性，并提出开展严格合成数据分析的一组原则。
- 材料陈述的贡献
- 摘要所述贡献是针对因果机器学习评估提供批判性讨论和实验原则，主张通过更完整的评估增进方法可信度与应用。
- 阅读关注点
- 核对原则如何覆盖识别假设、数据生成机制和失配情形，以及模拟评价指标能否反映因果目标并支持实际场景判断。
- 阅读边界
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原文摘要
Causal machine learning has the potential to revolutionize decision-making by combining the predictive power of machine learning algorithms with the theory of causal inference. However, these methods remain underutilized by the broader machine learning community, in part because current empirical evaluations do not permit assessment of their reliability and robustness, undermining their practical utility. Specifically, one of the principal criticisms made by the community is the extensive use of synthetic experiments. We argue, on the contrary, that synthetic experiments are essential and necessary to precisely assess and understand the capabilities of causal machine learning methods. To substantiate our position, we critically review the current evaluation practices, spotlight their shortcomings, and propose a set of principles for conducting rigorous empirical analyses with synthetic data. Adopting the proposed principles will enable comprehensive evaluations that build trust in causal machine learning methods, driving their broader adoption and impactful real-world use.