Migliorare la stima degli effetti del trattamento con NN-CGC

Negli ultimi anni, c'è stato un crescente interesse nell'utilizzare tecniche di machine learning per stimare come diverse interventi o trattamenti influenzano i risultati. Molti dei metodi più efficaci si basano su strategie che aiutano a identificare comportamenti condivisi tra i risultati potenziali. Questo consente di avere stime più precise degli effetti dei trattamenti. Questo articolo discute vari modelli usati in questo campo, i loro punti di forza e di debolezza, e introduce un nuovo modello che utilizza informazioni dai Grafi Causali per migliorare la stima degli effetti dei trattamenti.

#Nozioni di base sull'Inferenza Causale

L'inferenza causale è un metodo usato per determinare se un'azione specifica, come un trattamento o un intervento, causa cambiamenti in un risultato particolare. Questo metodo è cruciale in molti ambiti, tra cui sanità, economia, istruzione, scienze sociali e intelligenza artificiale. Una sfida significativa nell'inferenza causale è che quando osserviamo un risultato, spesso non possiamo sapere cosa sarebbe successo se fosse stato applicato un trattamento diverso. Questo problema crea un ostacolo all'uso di metodi basati su dati semplici come il machine learning o l'analisi statistica standard.

Quando si lavora con dati osservazionali-informazioni raccolte senza esperimenti controllati-sorgono specifiche sfide. Un problema importante è conosciuto come il problema dell'identificabilità, che implica dimostrare che un effetto causale può essere derivato in modo univoco dai dati disponibili. Per fare questo, dobbiamo assicurarci che i dati, il modello e le assunzioni utilizzate siano adatte e abbastanza robuste da differenziare tra correlazione e causalità. Una volta dimostrato che l'identificabilità è raggiungibile, possiamo articolare l'effetto causale desiderato usando quantità misurabili.

Il machine learning si è dimostrato molto efficace nel stimare questi tipi di espressioni, giocando un ruolo significativo nel migliorare vari metodi di inferenza causale. Recentemente, più tecniche si stanno concentrando sull'adattamento dei modelli di machine learning per stimare gli effetti dei trattamenti.

#Tecniche attuali di inferenza causale

La maggior parte dei metodi di inferenza causale dipendono da metodi di machine learning che utilizzano il ragionamento causale insieme all'analisi dei dati. Per esempio, un metodo semplice, noto come S-Learner, prevede di addestrare un singolo modello che include il trattamento come una delle sue caratteristiche. Questo modello può quindi generare risultati basati sul trattamento e senza trattamento, con la differenza che fornisce l'effetto del trattamento. Un altro approccio, noto come T-Learner, addestra due modelli separati: uno per chi riceve il trattamento e un altro per chi non lo riceve. I risultati di entrambi i modelli vengono poi confrontati.

Tuttavia, i modelli di machine learning tipici si concentrano su compiti di previsione piuttosto che sulla stima degli effetti causali. Pertanto, alcuni metodi comuni potrebbero non essere ben adatti per stimare gli effetti dei trattamenti, in particolare in dati ad alta dimensione dove i ruoli del trattamento potrebbero essere trascurati.

#Grafi causali e modelli causali strutturali

I grafi causali rappresentano visivamente le relazioni causali tra le variabili. In questi grafi, i nodi simboleggiano le variabili e le frecce dirette rappresentano effetti causali diretti. Spesso ci preoccupiamo delle variabili di trattamento e delle variabili di risultato, controllando per altri fattori correlati, noti come covariate. Le relazioni tra queste variabili possono anche essere modellate tramite Modelli Causali Strutturali (SCM), che includono set di variabili endogene ed esogene, collegate da equazioni strutturali.

Comprendere le interazioni tra le variabili è cruciale, poiché l'effetto di una variabile sul risultato può dipendere dal valore di un'altra variabile. Tuttavia, alcune interazioni potrebbero non rappresentare realmente relazioni causali vere e proprie e possono distorcere la stima degli effetti causali. Questo tipo di interazione errata è definito interazione spuriosa.

#Identificare gli effetti causali usando i Set di aggiustamento

Per stimare gli effetti causali con precisione, utilizziamo i set di aggiustamento-gruppi di variabili che possono aiutare a identificare l'effetto di un trattamento su un risultato. Il criterio di backdoor fornisce un modo per verificare se un insieme di variabili è un set di aggiustamento valido. Fondamentalmente, afferma che se sono soddisfatte determinate condizioni, questo insieme può bloccare percorsi alternativi che potrebbero confondere la stima degli effetti dei trattamenti.

Una volta identificato un set di aggiustamento valido, il nostro passo successivo consiste nel determinare quali variabili aiuteranno meglio a stimare gli effetti causali. Alcune variabili nei set di aggiustamento potrebbero non essere necessarie per un'identificazione efficace, ma potrebbero comunque migliorare l'accuratezza della stima in pratica, specialmente in campioni più piccoli.

#Affrontare le interazioni spurie nei modelli di inferenza causale

Molti dei metodi di inferenza causale attuali possono gestire in modo efficiente diversi tipi di bias, ma le interazioni spurie vengono spesso trascurate. In questo contesto, è fondamentale riconoscere che alcune interazioni utilizzate dai modelli potrebbero non rappresentare vere relazioni causali sottostanti. I modelli devono garantire che i percorsi causali siano rispettati, escludendo così potenziali interazioni spurie.

Un approccio promettente per farlo è l'integrazione di informazioni causali dai grafi causali nei modelli di machine learning, portando a un miglioramento nella stima degli effetti dei trattamenti riducendo le interazioni spurie.

#Il metodo NN-CGC

Il metodo proposto, Reti Neurali con Vincoli di Grafi Causali (NN-CGC), mira ad affrontare i bias derivanti dalle interazioni variabili utilizzando informazioni causali derivate dai grafi causali. Implementando vincoli sui modelli, NN-CGC minimizza la possibilità che i modelli si basino su interazioni spurie.

Il metodo NN-CGC ha diversi componenti chiave. Innanzitutto, vincola il modello appreso per allinearsi strettamente con la distribuzione definita dal modello causale sottostante. Questo processo aiuta a escludere casi che non soddisfano la struttura di indipendenza indicata dal grafo causale. Concentrandosi sulle variabili causali correlate, questo approccio include tutte le interazioni valide scartando quelle spurie.

Quando non è disponibile conoscenza esperta, il metodo NN-CGC può comunque funzionare in modo efficace incorporando informazioni parziali sulle relazioni tra le variabili.

#Implementazione di NN-CGC nelle Reti Neurali

Il metodo NN-CGC può essere applicato a varie architetture di reti neurali, ciascuna delle quali serve a testare la sua efficacia. Queste reti sono strutturate in due parti principali: i livelli di pre-rappresentazione, che definiscono i gruppi di variabili in input, e i livelli di post-rappresentazione, che si collegano alla testa della rete. Il metodo consente flessibilità nell'applicare diverse architetture, pur rispettando i vincoli imposti dai grafi causali.

#Test empirici di NN-CGC

Per valutare l'efficacia del metodo NN-CGC, possono essere condotti vari esperimenti. Testare su dati semi-sintetici è un approccio comune a causa dell'assenza di dati controfattuali, che limita la stima dell'inferenza causale. Due benchmark ampiamente utilizzati nella ricerca di inferenza causale sono i dataset IHDP (Infant Health and Development Program) e Jobs.

Il dataset IHDP ha originariamente esaminato gli effetti delle visite a domicilio da parte di specialisti sullo sviluppo cognitivo dei neonati prematuri. In questo studio, i ricercatori hanno creato un dataset osservazionale rimuovendo subset non casuali di individui trattati per introdurre bias di selezione. Il dataset Jobs valuta l'impatto della formazione professionale sui redditi e sui tassi di occupazione.

Durante gli esperimenti utilizzando questi dataset, ci si aspetta che le prestazioni dei modelli vincolati (quelli che utilizzano NN-CGC) superino i modelli senza tali vincoli.

#Risultati dagli esperimenti

Durante i test empirici su più benchmark e scenari sintetici, i modelli vincolati hanno tipicamente mostrato prestazioni migliori rispetto ai loro omologhi non vincolati. Questo miglioramento è evidente attraverso tassi di errore più bassi e una migliore accuratezza complessiva nella stima degli effetti dei trattamenti.

In particolare, modelli specifici come Dragonnet e BCAUSS, che hanno utilizzato NN-CGC, hanno mostrato prestazioni notevoli in varie situazioni di test. Tuttavia, in condizioni di alto rumore, i modelli non vincolati potrebbero performare meglio poiché distinguere tra interazioni spurie e valide diventa sempre più difficile.

#Discussione e conclusione

L'approccio NN-CGC rappresenta un avanzamento notevole nel campo dell'inferenza causale, poiché integra informazioni sui grafi causali nei modelli di reti neurali. Implementando vincoli, NN-CGC riduce efficacemente l'impatto delle interazioni spurie, portando a una stima più accurata degli effetti dei trattamenti.

Questo metodo dimostra flessibilità e può essere applicato con successo a vari modelli di base, migliorandone le prestazioni. Lavori futuri potrebbero concentrarsi sul perfezionamento di questo metodo introducendo tecniche di mascheramento e condizionamento grafico, consentendo un uso più efficiente dei dati e una migliore struttura del modello.

In sintesi, NN-CGC si presenta come uno strumento promettente per avanzare le metodologie di inferenza causale, sottolineando l'importanza di integrare la conoscenza causale nelle pratiche di machine learning per migliori decisioni in vari settori.