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Does Predictive Performance Translate to Causal Performance? Evaluating tabular foundation models as nuisance learners for causal effect estimation
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Des chercheurs évaluent si les modèles de fondation tabulaires PFN estiment fiablement les effets causaux, les surpassant en contextes complexes.
- Pourquoi ça compte
- Les data scientists construisant des pipelines d'inférence causale doivent en tenir compte pour choisir les nuisance learners.
- Vigilance
- Les PFN surapprenaient les propensity scores à petits effectifs sans cross-fitting, et les gains étaient surtout en contextes complexes.
- foundation model
- rag
- inference
- eval
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