敵対的局外パラメタを用いた因果推論

抄録

因果推論は，過去にとられた方策とは異なる方策による意思決定の結果を推論する問題であり，基本的アプローチの一つに重点サンプリングがある．そのサンプル重みは別途推定した局外パラメタである傾向スコアの逆数を用いることが一般的であるが，傾向スコアが極端に小さい値となりうる場合，推定分散が増大する．行動のランダム性が低い場合や，深層モデルや高次元データなど仮説空間が複雑になる場合に特に問題となる．そこで，局外パラメタの推定に関して一定の不確実性をみとめ，その不確実性に関して悲観的に重みを構成することで，汎化誤差上界に基づく一気通貫の推定法を提案する．