基于生物医学数据的多处理效应估计
机器学习
2023-01-09 v3 机器学习
摘要
本工作提出 M3E2，一种用于估计多种处理效应的多任务学习神经网络模型。与现有方法不同，M3E2 可处理同时施加于同一单元的多种处理效应、连续与二值处理，以及大量协变量。我们在三个合成基准数据集（两个含多种处理，一个含单一处理）上将 M3E2 与三种基线比较。分析表明，我们的方法性能更优，对多处理效应作出了更具确定性的估计。
引用
@article{arxiv.2112.07574,
title = {Multi-treatment Effect Estimation from Biomedical Data},
author = {Raquel Aoki and Yizhou Chen and Martin Ester},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.07574},
year = {2023}
}
备注
4 figures, 10 pages