因果下降规则列表
人工智能
2017-07-06 v2 统计方法学
摘要
因果下降规则列表（CFRL）是一串 if-then 规则，用于指定异质处理效应，其中（i）规则的顺序决定了受试者所属的处理效应子组，（ii）处理效应沿列表单调递减。给定的 CFRL 参数化了一个分层贝叶斯回归模型，其中处理效应作为参数被纳入，并假设在模型特定的子组内保持恒定。我们将寻找数据支持最好的 CFRL 表述为一个贝叶斯模型选择问题，在 CFRL 模型空间中进行搜索，并使用标准变分技术近似给定 CFRL 模型的证据。我们将 CFRL 应用于人口普查工资数据集，以识别男女之间工资不平等程度不同的子组。
引用
@article{arxiv.1510.05189,
title = {Causal Falling Rule Lists},
author = {Fulton Wang and Cynthia Rudin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1510.05189},
year = {2017}
}
备注
Presented as a poster at the 2017 Workshop on Fairness, Accountability, and Transparency in Machine Learning (workshop version of previous submission)