CausalRandomForestRegressor の解説 (1分で分かる)

CausalRandomForestRegressorとは

処置効果、つまり特定の施策や政策が引き起こす影響を分析することは、ランダム化比較試験（RCT）が実施できない状況において特に重要な課題です。CausalTreeRegressorと同様に、CausalRandomForestRegressorも対事実（counterfactual）フレームワークに基づいており、異なる処置シナリオ下で何が起こった可能性があるのかを考慮して分析を行います。

森を育てることでより広範な洞察を得る

CausalRandomForestRegressorは、CausalTreeRegressorの概念を拡張し、複数の因果ツリーを構築することで、データと特徴量それぞれのサブセットを考慮した分析を行います。このアンサンブル手法により、処置効果推定の安定性と精度が向上します。

1. 森の構築:

   • データと特徴量のランダムなサブセットを使用して、複数の因果ツリーを構築します。

   • 森の中の各ツリーは異なる視点を表しており、処置の影響に対するより包括的な理解に貢献します。

2. 局所平均処置効果 (LATE) の推定:

   • 各ツリーの葉ノード内で、処置群と非処置群のアウトカムを比較して局所平均処置効果 (LATE) を推定します。

   • これらの LATE はデータ内の特定の部分集団に焦点を当て、処置の影響の変化についてより多くの情報を明らかにします。

3. LATE 推定の集約:

   • CausalRandomForestRegressorは、各ツリーについて平均処置効果 (ATE) を計算するのではなく、すべての葉ノードからすべてのツリーの LATE を平均（多くの場合加重平均）します。

   • 集約された LATE は、処置効果がさまざまなサブグループ間でどのように異なるかを理解する手掛かりとなり、介入がより有効か否か判断する上で貴重な情報となります。