Meta Learner和之前介紹的Causal Tree直接估計模型不同，屬于間接估計模型的一種，它并不直接對treatment effect進行建模，而是通過對response effect(target)進行建模，用treatment帶來的target變化作為HTE的估計，主要方法有3種:T-Learner, S-Learner, X-Learner，思路相對比較傳統的是在監督模型的基礎上去近似因果關系，
Meta-Learner的優點很明顯，可以使用任意ML監督模型進行擬合不需要構建新的estimator，所以如果有必需要基于DNN/LGB的需求不妨用Meta-Learner作為Benchamrk
核心論文
Künzel, S. R., Sekhon, J. S., Bickel, P. J., & Yu, B. (2019). Metalearners for estimating heterogeneous treatment effects using machine learning. Proceedings of the National Academy of Sciences, 116(10), 4156–4165.
模型
T-Learner
T是two的縮寫，是比較傳統的ML模型用于因果推理的方式，對照組和實驗組進行分別建模得到兩個模型,對每個樣本計算兩個模型的預測值之差作為HTE的估計
\[\begin{align} \mu_0(x) = E[Y (0)|X = x]\\ \mu_1(x) = E[Y (1)|X = x]\\ \hat{\tau}(x) = \hat{\mu}_1 (x) - \hat{\mu}_0(x) \end{align} \]
T-Learner有3個很明顯的問題
- 對照組的模型無法學到實驗組的pattern，實驗組的模型也無法用到對照組的資料，兩個模型完全隔離，也就導致兩個模型可能各自有各自的偏差，從而導致的預測產生較大的誤差，
- T-Learner限制了Treatment只能是離散值
- 大多數情況下treatment effect和response相比都是很小的，因此在response上的估計偏差會對treatment有很大影響
S-Learner
S是Single的縮寫，把對照組和實驗組放在一起建模，把實驗分組作為特征加入訓練特征，然后用Imputation的方法計算如果該樣本進入實驗組vs對照組模型預測的差異作為對實驗影響的估計，
\[\begin{align} μ(x, w) &= E[Y|X = x, W = w]\\ \hat{\tau}(x) &= \hat{\mu} (x,1) - \hat{\mu}(x,0) \end{align} \]
S-Learner的問題同樣在于本質是對response進行擬合，如果使用樹作為Base-learner,最終的HTE可以簡單理解為樣本落在不同的葉節點，葉節點的樣本差異，但因為樹本身是對outcome進行建模而非對treatment effect進行建模，很有可能有效的人群劃分方式在這種情況下并學習不到，
S-Learner的思想很常見，和可解釋機器學習中的Individual Conditional Expectation(ICE)本質是一樣的， 在全樣本上求平均也就是大家熟悉的Partial Dependence，
X-Learner
X-Learner是針對上述提到的問題對T-Learner和S-Learner進行了融合，步驟如下
- 分別對對照組和實驗組進行建模得到模型\(M_1\),\(M_2\)和T-Learner一樣
- 把對照組放進實驗組模型預測，再把實驗組放進對照組模型預測，預測值和實際值的差作為HTE的近似，這里和S-Learner的思路近似是imputation的做法，
- 實驗組和對照組分別對上述target建模得到\(M_3\),\(M_4\)，每個樣本得到兩個預測值然后加權，權重一般可選propensity score，隨機實驗中可以直接用進組用戶數，流量相同的隨機實驗直接用0.5感覺也沒啥問題
\[\begin{align} \hat{\mu_0}(x) &= M_1(Y^0 \sim X^0)\\ \hat{\mu_1}(x) &= M_2(Y^1 \sim X^1)\\ \hat{D_1}(x) &= Y_1 - \hat{\mu}_0(x)\\ \hat{D_0}(x) &= \hat{\mu}_1(x) - Y_0 \\ \hat{\tau_0} &= M_3(\hat{D_0}(x) \sim X_0)\\ \hat{\tau_1} &= M_4(\hat{D_1}(x) \sim X_1)\\ \hat{\tau} &= g(x) *\hat{\tau_0} + (1-g(x)) *\hat{\tau_1}\\ \end{align} \]
方法比較
在作者分別給出幾種可能型別的simulation，并評估S，X，T的表現，以下分別是：Treatment unbalanced, CATE complex linear, CATE complex non-linear, HTE=0 global linear, HTE=0 local linear，
簡而言之，實驗影響較大時X-Learner表現最好，實驗影響微小時S-Learner和X-Learner表現差不多，
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AB實驗人群定向HTE模型1 - Causal Tree
AB實驗人群定向HTE模型2 - Causal Tree with Trigger
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參考材料&開源代碼
- Tian L, Alizadeh AA, Gentles AJ, Tibshirani R (2014) A simple method for estimating interactions between a treatment and a large number of covari- ates. Journal of the American Statistical Association 109(508):1517–1532.
- Powers S, et al. (2017) Some methods for het- erogeneous treatment effect estimation in high- dimensions. arXiv preprint arXiv:1707.00102.
- Microsoft 因果推理開源代碼
- https://github.com/JasonBenn/deep-learning-paper-notes/blob/master/papers/meta-learners-for-estimating-heterogeneous-treatment-effects-using-machine-learning.md
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