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CausalTune 是一个用于因果估计器自动调优和选择的库。
其估计器来自 EconML 并增加了一些额外的模型（目前包括 Transformed Outcome 和一个用作基线的虚拟模型），所有这些模型都通过一个 DoWhy 包装器以统一的方式调用。
我们的贡献在于通过对因果估计器进行样本外评分，特别是使用 energy_score 实现自动估计器调优和选择。我们使用 FLAML 进行超参数优化。
我们对第一阶段模型（用于处理和结果模型）进行自动超参数调优，并对第二阶段模型（因果估计器）进行超参数调优和模型选择。
估计器不仅提供每行的处理影响估计，还提供相应的置信区间，在可用时使用内置的 EconML 功能，不可用时使用自举法（参见 示例 Notebook）。
就像 DoWhy 和 EconML 一样，我们假设用户提供的因果图准确地描述了数据生成过程。例如，我们假设对于 CATE 估计，用户在图下提供的后门变量列表/混杂变量确实反映了处理和结果之间的所有混杂来源。参见 此处 了解 CausalTune 支持的因果图的详细说明。
CausalTune 中的验证方法无法捕获此类违规行为，因此这是一个重要的假设。
我们还实现了 ERUPT 计算 （也称为策略价值），允许在进行（甚至是部分）随机测试后，估计其他处理分配策略的影响会是什么。这也可以用作备用的样本外评分，尽管在我们的合成数据实验中 energy score 表现更好。
日期：2024年9月5日