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Transfer Learning for Causal Effect Estimation

Song Wei · Hanyu Zhang · Ronald Moore · Rishikesan Kamaleswaran · Yao Xie首次提交 2023-05-16 · 修订 2024-01-01 · v3arXiv预印本

用于因果效应估计的迁移学习AI 解读

We present a Transfer Causal Learning (TCL) framework when target and source domains share the same covariate/feature spaces, aiming to improve causal effect estimation accuracy in limited data. Limited data is very common in medical applications, where some rare medical conditions, such as sepsis, are of interest. Our proposed method, named \texttt{ $\ell_1$ -TCL}, incorporates $\ell_1$ regularized TL for nuisance models (e.g., propensity score model); the TL estimator of the…We present a Transfer Causal Learning (TCL) framework when target and source domains share the same covariate/feature spaces, aiming to improve causal effect estimation accuracy in limited data. Limited data is very common in medical applications, where some rare medical conditions, such as sepsis, are of interest. Our proposed method, named \texttt{$\ell_1$-TCL}, incorporates $\ell_1$ regularized TL for nuisance models (e.g., propensity score model); the TL estimator of the…

微观 · 因果推断正则化与变量选择机器学习与 DML

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