Machine learning models based on temporal point processes are the state of the art in a wide variety of applications involving discrete events in continuous time. However, these models lack the ability to answer counterfactual questions, which are increasingly relevant as these models are being used to inform targeted interventions. In this work, our goal is to fill this gap. To this end, we first develop a causal model of thinning for temporal point processes that builds upon the Gumbel-Max structural causal model. This model satisfies a desirable counterfactual monotonicity condition, which is sufficient to identify counterfactual dynamics in the process of thinning. Then, given an observed realization of a temporal point process with a given intensity function, we develop a sampling algorithm that uses the above causal model of thinning and the superposition theorem to simulate counterfactual realizations of the temporal point process under a given alternative intensity function. Simulation experiments using synthetic and real epidemiological data show that the counterfactual realizations provided by our algorithm may give valuable insights to enhance targeted interventions.


翻译:以时间点过程为基础的机器学习模型是一系列不同应用中涉及连续时间的离散事件的最新应用。 但是,这些模型缺乏解答反事实问题的能力,而反事实问题随着这些模型被用于为有针对性的干预提供信息而越来越重要。 在这项工作中,我们的目标是填补这一空白。为此目的,我们首先开发一个以 Gumbel-Max 结构因果模型为基础的时间点过程的因果变薄模型。这个模型满足了一种理想的反事实单一性条件,足以确定薄化过程中的反事实动态。随后,由于观察到一个带有特定强度功能的时间点过程已经实现,我们开发了一种抽样算法,使用上述因果变薄模型和超定位标语来模拟在给定的替代强度功能下对时间点过程的反事实实现。 使用合成和实际流行病学数据进行的模拟实验表明,我们的算法所提供的反事实化结果可能提供宝贵的洞察力,以加强有针对性的干预。

0
下载
关闭预览

相关内容

Processing 是一门开源编程语言和与之配套的集成开发环境(IDE)的名称。Processing 在电子艺术和视觉设计社区被用来教授编程基础,并运用于大量的新媒体和互动艺术作品中。
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Towards Counterfactual Image Manipulation via CLIP
Arxiv
0+阅读 · 2022年7月6日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员