Reader reaction to “Outcome‐adaptive lasso: Variable selection for causal inference” by Shortreed and Ertefaie (2017)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Shortreed and Ertefaie introduced a clever propensity score variable selection approach for estimating average causal effects, namely, the outcome adaptive lasso (OAL). OAL aims to select desirable covariates, confounders, and predictors of outcome, to build an unbiased and statistically efficient propensity score estimator. Due to its design, a potential limitation of OAL is how it handles the collinearity problem, which is often encountered in high‐dimensional data. As seen in Shortreed and Ertefaie, OAL's performance degraded with increased correlation between covariates. In this note, we propose the generalized OAL (GOAL) that combines the strengths of the adaptively weighted L1 penalty and the elastic net to better handle the selection of correlated covariates. Two different versions of GOAL, which differ in their procedure (algorithm), are proposed. We compared OAL and GOAL in simulation scenarios that mimic those examined by Shortreed and Ertefaie. Although all approaches performed equivalently with independent covariates, we found that both GOAL versions were more performant than OAL in low and high dimensions with correlated covariates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,037 | 0,051 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,019 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».