ABC3：基于 Cohn 准则的随机实验主动贝叶斯因果推断

在因果推断中，随机实验是克服观测研究中各种理论问题的实际方法。然而，实验设计需要高昂的成本，因此高效的实验设计是必要的。我们提出 ABC3，一种用于因果推断的贝叶斯主动学习策略。我们证明，最小化条件平均处理效应估计误差的策略等价于最小化积分后验方差，这与 Cohn 准则 \citep{cohn1994active} 类似。我们从理论上证明 ABC3 同时最小化了处理组与对照组之间的不平衡以及第一类错误概率。不平衡最小化特性尤为显著，因为多项工作已强调实现平衡的重要性。通过在真实数据集上的大量实验，ABC3 达到了最高的效率，同时实证结果验证了理论结论。