基于因果图的单元选择
人工智能
2021-09-17 v1
摘要
单元选择问题旨在识别一组最有可能表现出期望行为模式的个体，例如，选择那些在受到鼓励时会以一种方式响应、在未受鼓励时会以不同方式响应的个体。Li 和 Pearl 利用实验数据与观测数据的结合，推导出了“收益函数”（即与选择具有给定特征的个体相关的收益/成本）的紧界。本文表明，当以因果模型形式提供结构信息时，这些界可以被显著缩小（足以改变决策）。我们研究了在假定特定图准则成立时，利用观测数据与实验数据估计收益函数的问题。
引用
@article{arxiv.2109.07556,
title = {Unit Selection with Causal Diagram},
author = {Ang Li and Judea Pearl},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.07556},
year = {2021}
}