预印本前沿

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Learning When the Concept Shifts: Confounding, Invariance, and Dimension Reduction

Kulunu Dharmakeerthi · YoonHaeng Hur · Tengyuan Liang首次提交 2024-06-22 · 修订 2026-04-01 · v2arXiv预印本

概念发生漂移时的学习：混杂、不变性与降维AI 解读

Practitioners often face the challenge of deploying prediction models in new environments with shifted distributions of covariates and responses. With observational data, such shifts are often driven by unobserved confounding, and can in fact alter the concept of which model is best. This paper studies distribution shifts in the domain adaptation problem with unobserved confounding. We postulate a linear structural causal model to account for endogeneity and unobserved…

因果推断正则化与变量选择

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