On the Effects of Irrelevant Variables in Treatment Effect Estimation with Deep Disentanglement
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Khan, Ahmad Saeed, Schaffernicht, Erik, Stork, Johannes Andreas |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
DFW: A Novel Weighting Scheme for Covariate Balancing and Treatment Effect Estimation
von: Khan, Ahmad Saeed, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Khan, Ahmad Saeed, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Inverse Optimization Latent Variable Models for Learning Costs Applied to Route Problems
von: Lahoud, Alan A., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lahoud, Alan A., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning Solutions of Stochastic Optimization Problems with Bayesian Neural Networks
von: Lahoud, Alan A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lahoud, Alan A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
DataSP: A Differential All-to-All Shortest Path Algorithm for Learning Costs and Predicting Paths with Context
von: Lahoud, Alan A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lahoud, Alan A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards Interpretable Reinforcement Learning with Constrained Normalizing Flow Policies
von: Rietz, Finn, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Rietz, Finn, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deep Disentangled Representation Network for Treatment Effect Estimation
von: Meng, Hui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Meng, Hui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Disentangled Graph Autoencoder for Treatment Effect Estimation
von: Fan, Di, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fan, Di, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Disentangled Representation via Variational AutoEncoder for Continuous Treatment Effect Estimation
von: Cui, Ruijing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cui, Ruijing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Prioritized Soft Q-Decomposition for Lexicographic Reinforcement Learning
von: Rietz, Finn, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Rietz, Finn, et al.
Veröffentlicht: (2023)
APC-RL: Exceeding Data-Driven Behavior Priors with Adaptive Policy Composition
von: Rietz, Finn, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Rietz, Finn, et al.
Veröffentlicht: (2026)
What Makes Forest-Based Heterogeneous Treatment Effect Estimators Work?
von: Dandl, Susanne, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Dandl, Susanne, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Improving Faithfulness of Abstractive Summarization by Controlling Confounding Effect of Irrelevant Sentences
von: Ghoshal, Asish, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Ghoshal, Asish, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Measuring Variable Importance in Heterogeneous Treatment Effects with Confidence
von: Paillard, Joseph, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Paillard, Joseph, et al.
Veröffentlicht: (2024)
PIPCFR: Pseudo-outcome Imputation with Post-treatment Variables for Individual Treatment Effect Estimation
von: Lin, Zichuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lin, Zichuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CaMU: Disentangling Causal Effects in Deep Model Unlearning
von: Shen, Shaofei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shen, Shaofei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deep Learning for Causal Inference: A Comparison of Architectures for Heterogeneous Treatment Effect Estimation
von: Papakostas, Demetrios, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Papakostas, Demetrios, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Optimal Transport for Treatment Effect Estimation
von: Wang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Disentangled Double Machine Learning for Accurate Causal Effect Estimation
von: Xiang, Guodu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Xiang, Guodu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Causal Effect Estimation using identifiable Variational AutoEncoder with Latent Confounders and Post-Treatment Variables
von: Xie, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xie, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Latent Variable Modeling for Robust Causal Effect Estimation
von: Morimura, Tetsuro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Morimura, Tetsuro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Federated Learning for Estimating Heterogeneous Treatment Effects
von: Makhija, Disha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Makhija, Disha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Treatment Effect Estimation for Graph-Structured Targets
von: Harada, Shonosuke, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Harada, Shonosuke, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Reliable Selection of Heterogeneous Treatment Effect Estimators
von: Guo, Jiayi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guo, Jiayi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Estimating Aleatoric Uncertainty in the Causal Treatment Effect
von: Xu, Liyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Xu, Liyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Treatment Effect Estimation for Optimal Decision-Making
von: Frauen, Dennis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Frauen, Dennis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On the Fly Adaptation of Behavior Tree-Based Policies through Reinforcement Learning
von: Iannotta, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Iannotta, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Treatment Effect Estimation with Differentiated Networked Effect on Graph Data
von: Lin, Xiaofeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lin, Xiaofeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Sequential Treatment Effect Estimation with Unmeasured Confounders
von: Wang, Yingrong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Yingrong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Optimal Adaptive Experimental Design for Estimating Treatment Effect
von: Li, Jiachun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Jiachun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Statistical Learning for Heterogeneous Treatment Effects: Pretraining, Prognosis, and Prediction
von: Schuessler, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Schuessler, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Disentanglement Analysis in Deep Latent Variable Models Matching Aggregate Posterior Distributions
von: Saha, Surojit, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Saha, Surojit, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Individualised Treatment Effects Estimation with Composite Treatments and Composite Outcomes
von: Chauhan, Vinod Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chauhan, Vinod Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Cluster Metric Sensitivity to Irrelevant Features
von: McCrory, Miles, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: McCrory, Miles, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Doubly Robust Machine Learning Approach for Disentangling Treatment Effect Heterogeneity with Functional Outcomes
von: Salmaso, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Salmaso, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
KEA: Keeping Exploration Alive by Proactively Coordinating Exploration Strategies
von: Yang, Shih-Min, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Shih-Min, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Estimating Dyadic Treatment Effects with Unknown Confounders
von: Hoshino, Tadao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hoshino, Tadao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Estimating Treatment Effects with Independent Component Analysis
von: Reizinger, Patrik, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Reizinger, Patrik, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Logarithmic Neyman Regret for Adaptive Estimation of the Average Treatment Effect
von: Neopane, Ojash, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Neopane, Ojash, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Overlap-Adaptive Regularization for Conditional Average Treatment Effect Estimation
von: Melnychuk, Valentyn, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Melnychuk, Valentyn, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Estimating Treatment Effects in Networks using Domain Adversarial Training
von: Caljon, Daan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Caljon, Daan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
DFW: A Novel Weighting Scheme for Covariate Balancing and Treatment Effect Estimation
von: Khan, Ahmad Saeed, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Inverse Optimization Latent Variable Models for Learning Costs Applied to Route Problems
von: Lahoud, Alan A., et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Learning Solutions of Stochastic Optimization Problems with Bayesian Neural Networks
von: Lahoud, Alan A., et al.
Veröffentlicht: (2024) -
DataSP: A Differential All-to-All Shortest Path Algorithm for Learning Costs and Predicting Paths with Context
von: Lahoud, Alan A., et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Towards Interpretable Reinforcement Learning with Constrained Normalizing Flow Policies
von: Rietz, Finn, et al.
Veröffentlicht: (2024)