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# (参考訳) 複雑な原因の操作:調停の実用的見方 [全文訳有]

Operationalizing Complex Causes: A Pragmatic View of Mediation ( http://arxiv.org/abs/2106.05074v2 )

ライセンス: CC0 1.0
Limor Gultchin, David S. Watson, Matt J. Kusner, Ricardo Silva(参考訳) 複雑な対象(テキスト,画像,ゲノムなど)に対する因果応答推定の問題について検討する。 この設定では、古典的な \emph{atomic} の介入がしばしば利用できない(例えば、文字、ピクセル、DNA塩基対)。 代わりに、間接的な介入や\emph{crude}介入(例えば、書き込みプログラムへの登録、シーンの変更、遺伝子治療の適用など)しかアクセスできません。 本研究では,この問題を形式化し,初期解を提供する。 候補媒介者の収集を前提として、(a)粗介入の因果反応を予測するための2段階の方法、(b)粗介入の媒介者を特定するための試験手順を提案する。 シミュレーションと実世界のインスパイアされた実例を用いて, 新たな治療体制の限られたデータを用いて, 粗介入の効果を効率的に推定できることを実証した。

We examine the problem of causal response estimation for complex objects (e.g., text, images, genomics). In this setting, classical \emph{atomic} interventions are often not available (e.g., changes to characters, pixels, DNA base-pairs). Instead, we only have access to indirect or \emph{crude} interventions (e.g., enrolling in a writing program, modifying a scene, applying a gene therapy). In this work, we formalize this problem and provide an initial solution. Given a collection of candidate mediators, we propose (a) a two-step method for predicting the causal responses of crude interventions; and (b) a testing procedure to identify mediators of crude interventions. We demonstrate, on a range of simulated and real-world-inspired examples, that our approach allows us to efficiently estimate the effect of crude interventions with limited data from new treatment regimes.
公開日: Thu, 10 Jun 2021 17:55:53 GMT

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翻訳結果

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Operationalizing Complex Causes: A Pragmatic View of Mediation 複雑な原因の操作:調停の実用的見方 0.59
Limor Gultchin 1 2 David S. Watson 3 Matt J. Kusner 4 Ricardo Silva 3 2 Limor Gultchin 1 2 David S. Watson 3 Matt J. Kusner 4 Ricardo Silva 3 2 0.95
1 2 0 2 n u J 1 2 0 2 n u J 0.85
0 1 ] G L . 0 1 ] G L。 0.81
s c [ 2 v 4 7 0 5 0 sc [ 2 v 4 7 0 5 0 0.68
. 6 0 1 2 : v i X r a . 6 0 1 2 : v i X r a 0.85
Abstract We examine the problem of causal response estimation for complex objects (e g , text, images, genomics). 概要 複雑な対象(例えば、テキスト、画像、ゲノムなど)に対する因果応答推定の問題について検討する。 0.58
In this setting, classical atomic interventions are often not available (e g , changes to characters, pixels, DNA base-pairs). この設定では、古典的な原子の介入がしばしば利用できない(例えば、文字、ピクセル、DNA塩基対)。 0.64
Instead, we only have access to indirect or crude interventions (e g , enrolling in a writing program, modifying a scene, applying a gene therapy). 代わりに、間接的または粗末な介入(例えば、執筆プログラムへの登録、シーンの変更、遺伝子治療の適用)しかアクセスできません。 0.69
In this work, we formalize this problem and provide an initial solution. 本研究では,この問題を形式化し,初期解を提供する。 0.71
Given a collection of candidate mediators, we propose (a) a two-step method for predicting the causal responses of crude interventions; and (b) a testing procedure to identify mediators of crude interventions. 候補媒介者の収集を前提として、(a)粗介入の因果反応を予測するための2段階の方法、(b)粗介入の媒介者を特定するための試験手順を提案する。 0.71
We demonstrate, on a range of simulated and real-world-inspired examples, that our approach allows us to efficiently estimate the effect of crude interventions with limited data from new treatment regimes. シミュレーションと実世界のインスパイアされた実例を用いて, 新たな治療体制の限られたデータを用いて, 粗介入の効果を効率的に推定できることを実証した。 0.69
1. Introduction Understanding causal mechanisms is a primary goal of scientific inquiry and a crucial prerequisite for planning effective interventions. 1. 因果メカニズムを理解することは科学的調査の主要な目標であり、効果的な介入を計画するための重要な前提条件である。
訳抜け防止モード: 1. 因果メカニズムの理解は科学的探究の第一目標である 効果的な介入を計画するための重要な前提条件です
0.74
However, the task of isolating and quantifying treatment effects is complicated by several obstacles. しかし, 治療効果の分離と定量化の課題は, いくつかの障害によって複雑である。 0.63
Fundamental questions of identifiability (Shpitser & Pearl, 2008; Correa & Bareinboim, 2020) and transportability (Bareinboim & Pearl, 2016) pose significant challenges to practitioners across a variety of disciplines. 識別可能性(Shpitser & Pearl, 2008; Correa & Bareinboim, 2020)と輸送性(Bareinboim & Pearl, 2016)に関する基本的な疑問は、様々な分野の実践者に対して重大な課題を提起している。 0.69
The problems are particularly acute in high-dimensional settings where interventions are rarely of the surgical or “atomic” sort envisioned by most authors in this area. 特に高次元の環境では、この領域のほとんどの著者が想定する外科的または「解剖学的」な方法で介入されることはほとんどない。 0.61
For instance, genomic data contains rich information about the pharmacodynamic 例えば、ゲノムデータは薬物力学に関する豊富な情報を含んでいる 0.68
1Department of Computer Science, University of Oxford, Oxford, UK 2The Alan Turing Institute, London, UK 3Department of Statistical Science, University of College London, London, UK 4Department of Computer Science, University of College London, London, UK. 1Department of Computer Science, University of Oxford, Oxford, UK 2 The Alan Turing Institute, London, UK 3Department of Statistical Science, University of College London, London, UK 4Department of Computer Science, University of College London, London, UK 0.90
Correspondence to: Limor Gultchin <limor.gultchin@gmail .com>. Limor Gultchin <limor.gultchin@gmail .com> 0.72
Proceedings of the 38 th International Conference on Machine Learning, PMLR 139, 2021. 第38回機械学習国際会議(PMLR 139, 2021)の開催報告 0.68
Copyright 2021 by the author(s). 著作者による著作権2021。 0.53
Figure 1. The complex cause problem setting. 図1。 複雑な原因問題の設定。 0.74
See text for details. 詳細はテキストを参照。 0.76
impact of drug therapies on disease activity. 薬物療法が病気活動に与える影響。 0.77
However, careful analysis is required to detect and operationalize these sparse signals, as causal effects are not defined in terms of direct interventions on, say, individual genes, but are instead propagated from a crude treatment (drug administration) on a complex object (the human transcriptome), which affects outcomes (disease activity) through several mediating pathways. しかし、個々の遺伝子に対する直接的な介入で因果効果が定義されないため、これらのスパースシグナルを検出・操作するためには慎重な分析が必要であるが、その代わりに複雑な物体(ヒトのトランスクリプトーム)への粗末な治療(薬物投与)から伝播し、複数の仲介経路を通じて結果(放出活動)に影響を与える。 0.79
Similar complexity arises in other fields, for instance when purported causes are social constructs like “gross domestic product” (Arnold et al , 2020) or large-scale natural phenomena like “El Ni˜no” (Chalupka et al , 2016). 他の分野でも同様の複雑さが生じるが、例えば「食料品の国内生産」(Arnold et al , 2020)のような社会構造や「エル・ニ・シュノ」(Chalupka et al , 2016)のような大規模自然現象がある。 0.76
Despite a substantial and growing literature on causal inference (see Sect. 因果推論に関する文献が相当に増えているにもかかわらず(宗論参照)。 0.54
2), existing theory largely fails to accommodate complex systems where the putative causes X of an outcome of interest Y have many internal components (X1, X2, . 2) 既存の理論は、Y の結果の帰納的原因 X が多くの内部成分 (X1, X2, ) を持つような複雑な系をほとんど満たさない。 0.82
. . , Xp) not amenable to perfect control. . . , Xp) 完全な制御ができない。 0.83
Using the notation of Pearl (2000), there is no clear, non-trivial, physical method for enacting do(x), i.e. パール (2000) の表記を用いれば、do(x) を実践する明確な、非自明な物理的方法はない。 0.65
setting variable(s) X to a particular value(s) x. 変数(s) X を特定の値(s) x に設定する。 0.88
Such cases are common in the natural and social sciences, to say nothing of text data and spatial processes captured at a coarse resolution. このようなケースは自然科学や社会科学では一般的で、テキストデータや空間的なプロセスが粗い解像度で捉えられることはない。 0.72
To continue with the medical example, researchers often design a therapy to target one or several hub genes in full awareness that this may spur unintended interactions with other biological processes. 医学的な例を継続するために、研究者はしばしば、1つまたは複数のハブ遺伝子をターゲットに治療を設計し、これが他の生物学的プロセスとの意図しない相互作用を引き起こす可能性があると完全に認識する。 0.52
In such a study, researchers want to learn not just whether the drug is effective but how variability in patient response can be explained by elements of X (perhaps combined with effect modifiers of pre-treatment variables Z). この研究で研究者は、その薬が有効かどうかだけでなく、患者応答の変動がxの要素によってどのように説明できるかを学ぼうとしている(おそらく、前処理変数zの効果修飾剤と組み合わせられる)。
訳抜け防止モード: この研究で研究者は 薬が有効かどうかだけでなく しかし、患者の反応における変動性は、xの元によって説明できる(おそらく、前処理変数zの効果修飾子と組み合わせられる)。
0.73
This gives operational meaning to the notion of X as a cause これは原因として x の概念に操作的意味を与える 0.81
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英語(論文から抽出)日本語訳スコア
Operationalizing Complex Causes: A Pragmatic View of Mediation 複雑な原因の操作:調停の実用的見方 0.59
of Y : even if do(x) is undefined, we are interested in framing the effect on Y by some treatment W where the design of W comes from postulated or conjectured mechanisms triggered by X. Y : 仮に do(x) が定義されていないとしても、ある処理 W によって Y に対する効果をフレーミングすることに興味がある。
訳抜け防止モード: Yの; たとえ do(x ) は未定義です 治療薬WによるYに対する効果のフレーミングに興味がある W の設計は X によって引き起こされる仮定されたあるいは予想されたメカニズムに由来する。
0.75
Under the assumption that X fully mediates the actions W (in a technical sense defined in Sect. X が作用 W(セクターで定義される技術的意味で)を完全に仲介すると仮定する。 0.69
2), an invariant relationship between X and Y under W becomes a useful building block for predicting the outcomes of new interventions. 2) W の下での X と Y の不変関係は、新しい介入の結果を予測するのに有用なビルディングブロックとなる。 0.76
Furthermore, understanding which components of X simultaneously covary with W and Y is of independent interest, as this may suggest new targeted interventions that operate on those elements of X. さらに、X のどの成分が W と Y と同時に共存しているかを理解することは独立した関心事であり、これは X のこれらの要素で作用する新たな標的的介入を示唆しているかもしれない。 0.53
In this work, we discuss a notion of pragmatic mediation that provides a solution to the problem of prediction from new interventions. 本稿では,新しい介入からの予測問題に対する解決策を提供する実践的調停の概念について論じる。 0.75
Our main contributions are threefold: (1) We formalize a general problem in which complex object X causes outcomes Y as a result of crude interventions W , with applications to domains with structured, highdimensional data. 1) 粗い介入wの結果、複雑な対象xが結果yを生じさせる一般的な問題を定式化し、構造化された高次元データを持つ領域に適用する。
訳抜け防止モード: 我々の主な貢献は3倍である: ( 1 ) 複雑な対象 X が粗い介入 W, の結果 Y をもたらす一般的な問題を定式化する。 構造化された高次元データを持つ領域に応用できます
0.77
(2) We describe an efficient method for estimating responses to new interventions, tractably marginalizing over the complex object X. 2)新しい介入に対する反応を効率的に推定する方法について述べる。
訳抜け防止モード: (2)新しい介入に対する反応を効率的に推定する方法について述べる。 複素対象 X を極端に辺化する。
0.65
(3) We propose a methodology for identifying practical causal mediation paths, which can provide insight into complex systems and suggest new hypotheses for future experiments. (3) 複雑なシステムに対する洞察を与え,今後の実験に新たな仮説を提案する,実践的因果媒介経路の同定手法を提案する。 0.85
2. Problem Setup Let Y be an outcome of interest, and let X be postulated causes of Y , in the sense that hypothetical interventions on X would alter the distribution of Y (Woodward, 2003). 2. 問題設定 Y を利害関係の結果とし、X を Y の原因として仮定させ、X への仮定的介入が Y の分布を変えることを意味する(Woodward, 2003)。 0.80
In the machine learning and artificial intelligence literature, this is typically operationalized in terms of the interventional distribution p(y | do(x)) (Pearl, 2000). 機械学習と人工知能の文献では、これは一般的に介入分布 p(y | do(x)) で操作される(Pearl, 2000)。 0.72
In many domains, however, perfect control is ambiguous or unattainable (VanderWeele & Hern´an, 2013). しかし、多くの領域において、完全制御はあいまいか不可能である(VanderWeele & Hern ́an, 2013)。 0.63
This is often the case when X is a composition of more fundamental variables, as in the examples discussed in Sect. これは、宗派の例のように、x がより基本的な変数の合成である場合が多い。
訳抜け防止モード: しばしばそうである。 X は、セクターで議論された例のように、より基本的な変数の合成である。
0.63
1, as well in image and text data. イメージデータやテキストデータも同様です。 0.54
We will explore the latter two in our experiments in Sect. 後者の2つを宗門における実験で検討する。 0.60
4. Actionable variables and their use. 4. アクション可能な変数とその利用。 0.82
In our setup, actions that change the distribution of X are assumed to exist. 我々の設定では、X の分布を変える作用が存在すると仮定される。 0.77
We index them by W , allowing this to be a random vector. それらを W でインデックスし、これをランダムなベクトルとする。 0.73
Pretreatment variables Z, which are realized before {W, X, Y }, are also allowed. W,X,Y }の前に実現される前処理変数Zも許容される。 0.69
We say that W are our actionable variables, in the sense that in principle we can set them to exact values by an intervention. We say that W are our actionable variables, in the principle can set it to exact value by an intervention。
訳抜け防止モード: We say that W is our actionable variables, in the sense. 原則として 介入によって 正確な値に設定できます
0.74
By way of contrast, in the instrumental variable scenario, the target is p(y | do(x)), with W acting as an instrument that is not fundamental to the estimand of interest. 対照的に、楽器変数のシナリオでは、対象は p(y | do(x)) であり、W は興味の推定に基礎的でない楽器として作用する。 0.60
If do(x) is not defined and we are primarily driven by policy questions (e g , choosing an optimal value for W ), then W arguably makes the notion of X as a cause redundant. do(x) が定義されておらず、主にポリシーの問題(例えば w の最適値の選択)によって駆動される場合、w は x を原因として冗長にする。 0.72
For example, Gelman (2009) suggests interpreting X as little more than a qualifier for our actions W . 例えば、Gelman (2009) は X を我々の作用 W に対する等化子にすぎず解釈することを提案している。 0.63
This is not satisfactory for the これは満足のいくものではありません 0.58
F W Z X Y Figure 2. F W Z X Y 図2。 0.83
A DAG encoding independence assumptions in the set {F, W, X, Y, Z}, where random variables are circular vertices and intervention variable F is a square vertex. 集合 {F, W, X, Y, Z} において独立仮定を符号化する DAG であって、ランダム変数は円頂点、介入変数 F は正方頂点である。 0.78
This diagram captures conditional independencies assumed in our setup, but is not Pearlian, as do(x) is undefined. この図は、我々の設定で仮定される条件的不依存をキャプチャするが、do(x) が未定義であるため、パール的ではない。 0.52
We cover all members of the Markov equivalence class of this graph, including those with unmeasured confounding between X and Z. このグラフのマルコフ同値類のすべての元をカバーし、X と Z の間に不測の共役を持つものを含む。 0.67
We do not consider other unobserved confounders, though we discuss this in Sect. 我々は他の観察されていない共同設立者を考慮しないが、宗派で議論する。 0.49
5 as a direction for future work. 将来の作業の方向性として5。 0.74
many applications where W was chosen because we expect that changing X will also change Y , even if this notion of propagation is unclear when do(x) is undefined. W が選ばれた多くのアプリケーションは、もし do(x) が未定義のときに伝播の概念が不明確であったとしても、X を変更することで Y も変わると期待している。 0.64
In particular, there are practical scenarios where assumptions about invariances involving X aid the learning and prediction of policy outcomes. 特に、Xを含む不変性に関する仮定が、政策成果の学習と予測に役立つ実践的なシナリオが存在する。
訳抜け防止モード: 特に 実用的なシナリオは x を含む不変性に関する仮定は、政策成果の学習と予測を支援する。
0.80
That is our motivation here. それが私たちのモチベーションです。 0.53
Structural assumptions. Our goal is to predict Y under intervention levels w(cid:63) of W that we have not yet seen. 構造的仮定。 我々の目標は、まだ見ていないWの介入レベルw(cid:63)でYを予測することです。 0.72
Following Dawid (2020), we introduce a regime indicator F , which is not a random variable but instead indexes the conditional distributions pF (w | z), with values ranging over possible interventions on W . Dawid (2020) に続いて、ランダムな変数ではなく条件分布 pF (w | z) を指標として、W に対する介入の可能な値を含む状態指標 F を導入する。 0.74
Following Pearl (2000), we use the symbol “do(w)” ∈ F to mean the distribution in which W = w given any Z = z. パール (2000) に続いて、記号 "do(w)" ∈ F を用いて、W = w が任意の Z = z を与えられる分布を意味する。 0.81
Our goal is then to predict Y given Z under F = do(w), in particular reporting EF =do(w(cid:63))[Y | z] for some new w(cid:63). 我々の目標は、新しい w(cid:63) に対して EF = do(w(cid:63))[Y | z] を報告するときに F = do(w) で与えられた Y を予測することである。 0.80
In what follows, we will use the Pearlian notation E[Y | do(w), z] to represent the interventional distribution. 次の例では、介入分布を表すためにパール表記 E[Y | do(w, z] を用いる。 0.59
Note that regime indicators can also accommodate non-atomic interventions – e g , idle or stochastic regimes (Correa & Bareinboim, 2020) – although we will not make use of this in the sequel. なお、レギュラー指標は非原子的介入(例えば、アイドルまたは確率的体制(Correa & Bareinboim, 2020)も対応できるが、続編では利用しない。
訳抜け防止モード: 注意すべき点は、レギュラーインジケータは非原子間干渉(例えば、原子間干渉)も許容できることである。 Idle or stochastic regimes (Correa & Bareinboim, 2020) – ただし、 続編では利用しない
0.62
As is well-understood in the causal modeling literature, assumptions of independence between interventions and random variables can be represented by a directed acyclic graph (DAG). 因果モデリングの文献でよく理解されているように、介入とランダム変数の間の独立性の仮定は有向非巡回グラフ(DAG)によって表される。 0.71
Our structural assumptions are encoded in Fig 2. 構造仮定は図2にエンコードされる。 0.68
This is not a causal graph in the sense of Pearl (2000), as we are not making any claims about, say, lack of hidden common causes between Z and X or the applicability of do interventions on all variables. これはパール(2000)の意味での因果グラフではなく、Z と X の間の隠れた共通原因の欠如や、すべての変数に対する Do 介入の適用性については何も主張していない。 0.74
Instead, the DAG represents conditional independence claims such as F|= Y | {W, Z}, a statement interpretable as the lack of unmeasured confounding between W and Y given Z.1 Of particular importance to what follows is the implication 代わりに、DAGは、F|=Y | {W, Z} のような条件付き独立のクレームを表し、Z.1 が与えられた W と Y の間の未測定の共起の欠如として解釈できる。 0.70
1A similar device is used, for instance, in the proof of the back-door adjustment, Thm. 1a 同様の装置は、例えばバックドア調整の証明である thm で使用される。 0.81
3.3.2 of Pearl (2000); and earlier graphical notions of unconfoundedness, e g Fig 3.19 of Spirtes et al (1993). パール (2000) の 3.3.2 と、初期の未確立の概念 e g Fig 3.19 of Spirtes et al (1993) である。 0.73
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
Operationalizing Complex Causes: A Pragmatic View of Mediation 複雑な原因の操作:調停の実用的見方 0.59
{F, W}|=Y | {X, Z}. F, W}|=Y | {X, Z} である。 0.88
This conditional independence relationship, visually apparent from the d-separation in Fig 2, informs us that there is no direct effect of W on Y . この条件付き独立関係は、図2のd-分離から視覚的に明らかであり、W が Y に対して直接影響しないことを示す。 0.72
This invariance is the key point that pools together data collected at different values of F . この不変性は、F の異なる値で収集されたデータをプールするキーポイントである。 0.70
Problem statement: learning with pragmatic mediation. 問題ステートメント:実践的な調停による学習。 0.66
Let F = {f1, f2, . F = {f1, f2, とする。 0.82
. . , fm}. . . fm)であった。 0.74
Moreover, let Dl denote m(cid:48) “labeled” datasets さらに、Dl を m(cid:48) “labeled” データセットとします。 0.69
Dl ≡ {(W, X, Y, Z)l1, . Dl > {(W, X, Y, Z)l1, 。 0.70
. . , (W, X, Y, Z)lm(cid:48)}, . . , (W, X, Y, Z)lm(cid:48)} 0.86
where L ≡ (l1, . L1 (L1, )。 0.57
. . , lm(cid:48)) ⊂ [m], and let Du denote m(cid:48)(cid:48) “unlabeled” datasets . . そして du を m(cid:48)(cid:48) "unlabeled" データセットとする。 0.74
Du ≡ {(W, X, Z)u1, . は (W, X, Z)u1, である。 0.68
. . , (W, X, Z)um(cid:48)(cid:48) }, . . , (W, X, Z)um(cid:48)(cid:48) } 0.89
where U ≡ (u1, . . は (u1, )。 . 0.65
. , um(cid:48)(cid:48) ) ⊂ [m]. . は (cid:48)(cid:48) ) [m] である。 0.82
In particular, (W, X, Y, Z)li, li ∈ L, denotes data collected under regime fli, the analogous holding for ui ∈ U. 特に、 (W, X, Y, Z)li, li ∈ L は、ui ∈ U の類似保持である状態 fli の下で収集されたデータを表す。 0.78
Given (Dl,Du), the goal is to return an estimate of 与えられた(dl,du)とすると、目標は見積もりを返すことです。 0.56
f (w(cid:63), z) ≡ E[Y | do(w(cid:63)), z]. f (w(cid:63), z) , e[y | do(w(cid:63)), z] である。 0.88
(1) The problem concerns evaluating outcomes under an intervention that sets W to w(cid:63). (1) 問題は、Wをwとする介入(cid:63)の下での結果を評価することである。 0.70
The post-treatment variables X cannot be used as a basis for decision-making, but the invariances encoded by the lack of edges {F, W} → Y and F → X allow for predictions of policy outcomes even in the case where pairs (w(cid:63), y) are not in our data. 後処理変数 X は意思決定の基盤にはならないが、辺 {F, W} → Y と F → X の欠如によって符号化された不変性は、ペア (w(cid:63), y) がデータに存在しない場合でも、政策結果の予測を可能にする。 0.80
As is typical of causal inference problems, we require some assumptions regarding support of treatment values in the given data. 因果推論の問題の典型であるように、与えられたデータにおける治療値のサポートに関していくつかの仮定が必要となる。 0.57
In particular, we have the following: Assumptions (identification and support). 特に、仮定(識別とサポート)は以下のとおりです。 0.56
For all z in the support of p(z): (i) the distribution p(x | w(cid:63), z) is identifiable from the distributions sampled by L ∪ U; (ii) the support of p(x | w(cid:63), z) is contained in the union of the support of X in each dataset in L. Thus, in order to obtain E[Y | do(w(cid:63)), z] from p(z): (i) 分布 p(x | w(cid:63), z) は L > U によってサンプリングされた分布から特定可能である; (ii) p(x | w(cid:63), z) の支持は L の各データセットにおける X のサポートの和集合に含まれる。
訳抜け防止モード: p(z ) : (i ) の支持におけるすべての z に対して、分布 p(x | w(cid:63 ) z ) は p(x | w(cid:63 ) の支持体 l でサンプリングされた分布から識別可能である。 z ) は l の各データセットにおける x のサポートの結合に含まれる。 e[y | do(w(cid:63 ) ) , z ] を得るには
0.82
(cid:90) E[Y |x, z]p(x | w(cid:63), z) dx, (cid:90) E[Y |x, z]p(x | w(cid:63), z) dx, 0.86
we must have some means of generalizing to p(x | w(cid:63), z) from past data, including unlabeled data. ラベルなしのデータを含む過去のデータから p(x | w(cid:63), z) に一般化する方法がいくつか必要である。 0.73
Condition (ii) says we can learn the E[Y | x, z] factor across the support of p(x | w(cid:63), z) using the datasets contained in L. This assumption can be relaxed, provided we have some principled way to extrapolate beyond the regions of (X, Z) covered by L. In our experiments (see Sect. 条件 (ii) は、L に含まれるデータセットを用いて p(x | w(cid:63), z) の支持によって E[Y | x, z] 因子を学習できると言う。
訳抜け防止モード: 条件 ( ii ) は、p(x | w(cid:63 )) の支持によって E[Y | x, z ] 因子を学習できると言う。 z) L に含まれるデータセットを使用します。 X) の領域を超えて外挿する原理的な方法があるなら、リラックスできる。 L. がカバー) 我々の実験で(セクターを参照)。
0.75
4), we predict causal responses for new interventions with no observed outcomes but some (unlabeled) data on X. 4), 新たな介入に対する因果反応は, 観察結果がなく, X 上の (ラベルなし) データもある。 0.84
Such cases arise when, for instance, Y takes a long time to be observed, or past interventions w(cid:63) took place targeting a different outcome variable. 例えば、Y が観測に長い時間がかかる場合や、異なる結果変数をターゲットとした過去の介入 w(cid:63) が発生した場合である。 0.80
We will not constrain the functional relationship between W and X W と X の間の機能的関係を制約しない 0.79
in any way, meaning that p(x | wi, z) need not contain any information about p(x | wj, z) for i (cid:54)= j. いずれにせよ、p(x | wi, z) は i (cid:54)= j に対して p(x | wj, z) に関する情報を含まないことを意味する。 0.91
This machinery operationalizes what we mean by X being a cause of Y , even if we do not define do(x). この機械は、たとえ do(x) を定義していなくても、X が Y の原因であることを意味するものを運用する。 0.74
At the heart of causal inference is the notion of invariance under intervention, which can be exploited even if the putative causes of interest cannot be directly manipulated. 因果推論の核心は、介入による不変性(invariance)の概念であり、たとえ利害関係が直接操作できないとしても悪用することができる。 0.65
We call X a pragmatic mediator, i.e. 私たちはXを実践的な仲介者と呼びます。 0.54
a set of variables that allows us to decompose a causal model for W in Y by a model (given Z) relating W and X only, and X and Y only, under a space of interventions F. This bears little relation to counterfactual mediation (VanderWeele, 2015) and demonstrates how restricted notions of mediation can be more useful than counterfactual ones in some contexts. 介入 f の空間の下で、w と x と x と y のみに関するモデル (given z) によって y における w の因果モデル(英語版)を分解できる変数の集合。
訳抜け防止モード: W と X のみに関連するモデル (Z が与えられたとき) によって Y における W の因果モデルを分解できる変数の集合 そして、介入の空間においてのみ、XとYのみである。これは、反ファクトの仲介とはほとんど関係がない(VanderWeele, 2015)。 メディエーションの制限された概念は、いくつかの文脈において、反現実的な概念よりも有用であることを示す。
0.66
Related work. Although invariance principles have long been cited in formal definitions of causality (Spirtes et al , 1993; Pearl, 2000; B¨uhlmann, 2020), they have recently found a new life in machine learning approaches that target more focused questions of practical interest. 関連作品。 因果関係の形式的定義(Spirtes et al , 1993; Pearl, 2000; B suhlmann, 2020)では長い間、不変の原則が言及されてきたが、彼らは最近、実践的関心のより焦点を絞った問題をターゲットにした機械学習アプローチの新しい生活を見つけた。 0.60
The Invariant Causal Prediction method of Peters et al (2016) – later extended by Heinze-Deml et al (2018) and Gamella & Heinze-Deml (2020) – exploits the assumption that F does not directly cause outcome Y except for (unknown) causal parents from a candidate pool of observable variables X. Invariant Causal Prediction method of Peters et al (2016) – 後に Heinze-Deml et al (2018) と Gamella & Heinze-Deml (2020) によって拡張された – F は、観測変数 X の候補プールから(未知の)因果親を除いて直接 Y を帰結しないという仮定を利用する。 0.84
There the objective is to discover the causal parents as opposed to learning what happens when we marginalize over them. 因果関係の親の発見は, 親が親を疎外した場合に何が起こるかを知ることに対して行われる。 0.55
Likewise, Invariant Risk Minimization (Arjovsky et al , 2020) exploits variability in F to better learn the relationship between X and Y in a way that is robust to estimation errors due to spurious, unstable associations. 同様に、不変リスク最小化(Arjovsky et al , 2020)は、Fにおける変動性を利用して、XとYの関係をよりよく学習し、急激で不安定な関連による誤差の予測に頑健である。 0.73
Again, the main focus is on the use of X, here in a (non-causal) prediction problem. 繰り返しになるが、主な焦点は(因果的でない)予測問題における X の使用である。 0.76
Post-treatment variables are used to improve bandit optimization by factoring the arm space, where variables that are themselves targets of interventions exhibit some (at least partially known) structure (Lattimore et al , 2016; Lee & Bareinboim, 2018; de Kroon et al , 2020). 治療後の変数は、介入の対象である変数がいくつかの(少なくとも部分的に知られている)構造(Lattimore et al , 2016; Lee & Bareinboim, 2018; de Kroon et al , 2020)を示すアーム空間を分解することで、バンド最適化を改善するために使用される。 0.68
In contrast, we focus on the class of problems where there is little to be gained by exploiting the inner structure of X, as in many applied scenarios they are composite variables with ambiguous fine causal structure (Arnold et al , 2020). 対照的に、私たちは x の内部構造を利用して得られる問題の種類に焦点をあて、多くの応用シナリオにおいてそれらは曖昧な細かい因果構造を持つ複合変数である(arnold et al , 2020)。 0.78
Domain adaptation, in particular covariate shift, has a long tradition of being analyzed in the context of causal models (e g , Zhang et al (2013)). ドメイン適応、特に共変量シフトは因果モデルの文脈で分析されるという長い伝統を持っている(例えば、zhang et al (2013))。 0.66
The emphasis of this literature is how to better cope with changes in distribution between, say, training and test regimes. この文献の重点は、トレーニングとテスト体制間の分散の変化にどのように対処するかである。
訳抜け防止モード: この文学の重点はどのようにあるかである トレーニングとテスト体制の 分散の変化に対処するためです
0.72
Although techniques such as sample reweighting for improved statistical efficiency are relevant when dealing with multiple regimes, this will not be our focus here. 複数のレジームを扱う際には, 統計効率向上のためのサンプル再重み付けなどの手法が関係するが, 本研究の焦点にはならない。 0.63
Instead, in Sect. その代わり、宗派では。 0.42
3, we emphasize convenient parametrizations of our causal setup so as to facilitate marginalization over X and parameter learning. 3 では,X とパラメータ学習の限界化を促進するために,因果関係の便利なパラメトリゼーションを強調した。 0.72
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
Operationalizing Complex Causes: A Pragmatic View of Mediation 複雑な原因の操作:調停の実用的見方 0.59
Finally, this work is particularly influenced by the literature on ambiguous or undefined interventions (Spirtes & Scheines, 2004; VanderWeele & Hern´an, 2013; Lee & Bareinboim, 2019) as well as causal abstractions and compositional data (Chalupka et al , 2017; Beckers & Halpern, 2019; Arnold et al , 2020). 最後に、この研究は曖昧または未定義の介入に関する文献(spirtes & scheines, 2004; vanderweele & hern ́an, 2013; lee & bareinboim, 2019)や因果的抽象化と構成データ(chalupka et al , 2017; beckers & halpern, 2019; arnold et al , 2020)の影響を受けている。
訳抜け防止モード: 最後に、この作品は不明瞭または未定義の介入に関する文献(Spirtes & Scheines)の影響を受けている。 2004 ; VanderWeele & Hern ́an, 2013 ; Lee & Bareinboim, 2019 ; および因果抽象化と構成データ ( Chalupka et al, 2017 ; Beckers & Halpern,)。 2019年、Arnold et al , 2020)。
0.87
The idea of pragmatic mediators is essentially the grounding of a causal abstraction through imperfect interventions W and the delimitation of its possible values as allowed by a “causal dictionary” F. The ambiguity of X requires explicit assumptions about the space of modifications that we expect to enact on X. プラグマティック・メディエーターの考え方は、本質的には、不完全な介入 w による因果抽象の根拠と、その可能な値が "causal dictionary" f によって許容されることの軽減である。
訳抜け防止モード: 実用的仲介者の考え方は、本質的に不完全な介入を通じて因果抽象の基盤となるものである。 x の曖昧さは、我々が x に作用することを期待する修正の空間に関する明示的な仮定を必要とする。
0.64
3. Method Based on the assumptions introduced above, this section describes (a) an algorithm for learning expected outcomes Y under crude interventions on X, operationalized as F = do(w), conditioned on pre-treatment covariates Z; and (b) a procedure for interpreting the elements of X that play a mediating role in the fitted model. 3. 上記の仮定に基づいて、本項では、(a)前処理共変量 Z に条件付きF = do(w) として操作された X に対する粗い介入の下での予測結果 Y を学習するためのアルゴリズム、(b) 適合モデルにおいて仲介的な役割を果たす X の要素を解釈するための手順を記述する。 0.83
Causal response estimation. We assume access to a set of features φi : X × Z → R. These features are candidate mediators, moderated by covariates Z, which describe the outcome model for Y as 因果反応の推定。 これらの特徴は、Y の帰結モデルを記述する共変量 Z によって媒介される候補メディエーターである。
訳抜け防止モード: 因果反応の推定。 我々は、一連の特徴 φi : X × Z → R にアクセスすると仮定する。 Y の結果モデルを記述する共変量 Z によって中和される
0.72
Y = θ0 + θiφi(X, Z) + , Y = θ0 + θiφi(X, Z) + ..., 0.92
(2) d(cid:88) (2) d(cid:88) 0.85
i=1 where  is an independent error term with E[] = 0. i=1 ここで s は e[ ] = 0 の独立な誤差項である。 0.67
Candidates may come from domain experts (e g , experimentally validated regulatory pathways) or a data-driven approach (e g , latent factors learned by an autoencoder). 候補はドメインの専門家(例えば、実験的に検証された規制経路)やデータ駆動アプローチ(例えば、オートエンコーダによって学習された潜在要因)から来ます。 0.68
They represent a macro-level summary that clarifies what the existing F is able to modify in X that simultaneously contributes to Y . これらは、Y に同時に寄与する X で既存の F が変更できることを明らかにするマクロレベルの要約を表す。 0.77
For example, if X describes a spatiallydistributed object, like neural activations or environmental sensors, features φi can correspond to smoothing windows with localized information. 例えば、x が神経活性化や環境センサーのような空間的に分布する物体を記述する場合、機能 φi は局所化された情報を持つ滑らかなウィンドウに対応できる。 0.65
If X is a text document, φi may represent aggregate interpretable interactions of relevant entities, topics, and other parts of speech. x がテキスト文書である場合、 φi は関連するエンティティ、話題、その他の部分の総合的な解釈可能な相互作用を表すことができる。 0.69
The linear assumption is substantive but not especially restrictive, given a sufficiently flexible library of basis functions Φ, which, as mentioned above, can be trained directly via neural networks or some other representation learning method.2 Given Eq (2), it follows by the assumptions encoded in Fig. 線形仮定は実体的であるが、特に制限的ではないが、基礎関数の十分に柔軟なライブラリが与えられたとき、上記のようにニューラルネットワークまたは他の表現学習法を通して直接訓練することができる。
訳抜け防止モード: 線型仮定は実体的であるが、基底関数の十分柔軟なライブラリーを与えられたとき、特に制限的ではない。 上述したように ニューラルネットワークで直接訓練できます Eq (2 )を与えられた他の表現学習方法 これは Fig でエンコードされた仮定によって従う。
0.73
2 and by linearity of expectation that 2および期待の直線性により 0.83
E[Y | do(w), z] = θ0 + E[Y | do(w), z] = θ0 + 0.85
θiE[φi(X, Z) | w, z]. θiE[φi(X, Z) | w, z]。 0.85
(3) 2Note that, though each φi is a function of X and Z, we occasionally simplify notation by suppressing the dependence, writing φi for φi(X, Z) and Φ = {φi}d (3) 2注意すべき点は、各φi は X と Z の関数であるが、依存を抑えることによって表記を単純化し、φi(X, Z) と φ = {φi}d に対して φi を記述することである。 0.76
i=1. d(cid:88) i=1。 d(cid:88) 0.76
i=1 We therefore propose a two-stage procedure to estimate E[Y | do(w), z]: 1. i=1 したがって、E[Y | do(w, z]: 1 を推定する2段階の手順を提案する。 0.67
Learn gi(w, z) ≡ E[φi(X, Z) | w, z] for all i via any black-box regression algorithm, and let ˆg denote the d-dimensional vector of resulting expectations. 任意のブラックボックス回帰アルゴリズムを通じて、すべての i に対して gi(w, z) , e[ φi(x, z) | w, z] を学習し、その結果の期待値の d-次元ベクトルを表す。 0.74
2. Learn ˆθ = arg minθ E[(Y − θ(cid:62)ˆg)2] via regularized regression (e g Lasso, Tibshirani, 1996), to provide sparsity on θ where supported by the data. 2. 正規化回帰 (rasso, tibshirani, 1996) を通じて、データによって支持される θ 上のスパーシティを提供するために、θ = arg minθ e[(y − θ(cid:62)\g)2] を学習する。 0.81
The procedure is detailed in Alg. 手順はalgで詳述されている。 0.61
1, where we consider the case in which labeled datasets are pooled together into a set with n samples, and we learn a model for p(x | w(cid:63), z) from unlabeled conditions with a single treatment level w(cid:63). ラベル付きデータセットを n 個のサンプルからなる集合にプールする場合を考えると、単一の処理レベル w(cid:63) のラベル付き条件から p(x | w(cid:63), z) のモデルを学ぶ。 0.66
This exploits the known structural relationship between W , X, Φ and Y . これは、w, x, φ, y の間の既知の構造関係を利用する。 0.61
In particular, it represents the marginalization of X directly in terms of E[φi(X, Z) | w, z],3 which avoids the density estimation problem of learning p(x | w, z). 特に、学習 p(x | w, z) の密度推定問題を回避した E[φi(X, Z) | w, z],3 の項で X の辺化を直接表現する。 0.70
There is a relation between this idea and methods for estimating non-linear causal effects in additive-error instrumental variable models based on (potentially infinite) basis expansions (Singh et al , 2019; Muandet et al , 2020). このアイデアと、(潜在的に無限な)基底展開に基づく加法エラー器用変数モデルにおける非線形因果効果を推定する手法の間には関係がある(Singh et al , 2019; Muandet et al , 2020)。 0.79
However, given the potential high-dimensionality of X and the desire for interpretability, we favor dictionaries that are either hand-constructed or the result of adaptive algorithms. しかし、X の潜在的高次元性と解釈可能性の欲求を考えると、手作業で構築された辞書や適応アルゴリズムの結果が好まれる。 0.65
Moreover, although we have the option of fitting θ by regressing Y directly on Φ, we still favor the regression on ˆg instead, as φix, z is a random variable not observable at test time. さらに、 y を直接 φ に回帰させることで θ をフィッティングする選択肢があるが、その代わり、 φix として z はテスト時に観測できない確率変数である。 0.61
Explainable pragmatic mediation. 説明可能な実用的調停。 0.41
Under the assumptions of our setup, we would like to provide practitioners with qualitative information on the estimated role of the candidate mediators. 設定の前提として,候補者仲介者の推定役割に関する質的な情報を実践者に提供したい。 0.66
Informally, we say that φi(X, Z) is a causal pragmatic mediator if and only if it covaries with W and Y simultaneously, with adjustments for Z and the other candidate mediators depending on the scenario. インフォーマルに、φi(X, Z) が因果的プラグマティックメディエーターであるとは、それが W と Y を同時に共役し、シナリオに応じて Z と他の候補メディエーターの調整を行う場合に限る。 0.75
More formally, causal pragmatic mediators satisfy two criteria: より形式的には、因果的実践的仲介者は2つの基準を満たす。 0.33
(i) φi(X, Z)(cid:54)⊥⊥ W | Z, (ii) φi(X, Z)(cid:54)⊥⊥ Y | {Φ\i, Z} where Φ\i ≡ Φ\φi(X, Z). (i) φi(X, Z)(cid:54) = W | Z, (ii) φi(X, Z)(cid:54) = Y | {a\i, Z} ここで φi(X, Z) = φi(X, Z) となる。
訳抜け防止モード: (i ) φi(X, Z)(cid:54) = W | Z, (ii ) φi(X, Z) Z)(cid:54) = Y | { sh\i, Z } である。 Z)。
0.90
We will henceforth refer to (i) and (ii) as M-criteria. したがって、 (i) と (ii) を M-criteria と呼ぶ。 0.73
Another way of interpreting this is by saying that W has a “nonzero conditional total effect” on φi for some Z = z (that is, conditional association without adjusting for Φ\i), while φi has a “direct effect” on Y (conditional association, also conditioning on Φ\i). この解釈の別の方法は、ある Z = z に対して φi に対して W が「ゼロでない条件付きトータル効果」を持つ(すなわち、φi が Y に対して「直接効果」を持つのに対し、φi は Y に対して「条件付きアソシエーション」を持つ、というものである。 0.71
3This can be even further simplified if we opt for product features of the shape φi(X, Z) ≡ φix(X)φiz(Z), as in this case we have E[φix(X)φiz(Z) | w, z] = E[φix(X) | w, z]φiz(z) (Kaddour et al , 2021). 3 の場合、E[φix(X)φiz(Z) | w, z] = E[φix(X) | w, z]φiz(z) (Kaddour et al , 2021) であるように、形状 φi(X, Z) の積を選択すればさらに単純化できる。
訳抜け防止モード: 3 このことは、形状 φi(X, Z ) = φix(X)φiz(Z ) の積特徴を選択するとさらに単純化できる。 この場合、E[φix(X)φiz(Z ) | w, z ] = E[φix(X ) | w, z]φiz(z ) (Kaddour et al , 2021 )。
0.83
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
Operationalizing Complex Causes: A Pragmatic View of Mediation 複雑な原因の操作:調停の実用的見方 0.59
Algorithm 1 Causal Response Prediction Require: Historic interventions {wi, Φ(xi, zi), zi, yi}n new intervention training set {w(cid:63), Φ(xj, zj), zj}n(cid:63) new intervention test set {w(cid:63)(cid:48), z(cid:48)j}n(cid:63) Historic Interventions Learn gk(w, z) = E[φk(X, Z) | w, z] Learn f (w, z) = E[Y | g(w, z)] アルゴリズム1 因果応答予測: 履歴的介入 {wi, s(xi, zi), zi, yi}n new intervention training set {w(cid:63), s(xj, zj), zj}n(cid:63) new intervention test set {w(cid:63)(cid:48), z(cid:48)j}n(cid:63) Historic Interventions Learn gk(w, z) = E[φk(X, Z) | w, z] Learn f (w, z) = E[Y | g(w, z)] 0.87
(cid:46) Stage 1, via any black-box model (cid:46) ブラックボックスモデルによるステージ1 0.84
(cid:46) Stage 2, via an L1-penalized model (cid:46)l1ペナルティモデルによるステージ2 0.72
i=1, , test j=1 i=1。 test j=1 0.75
train j=1 New Intervention Learn on train split k(w(cid:63), z) = E[φk(X, Z) | w(cid:63), z] g(cid:63) Predict on test split ˆy = f (g(cid:63)(w(cid:63) (cid:48), z(cid:48))) = E[Y | do(w(cid:63)(cid:48) ), z(cid:48)] return ˆy 列車 j=1 New Intervention Learn on train split k(w(cid:63), z) = E[φk(X, Z) | w(cid:63), z] g(cid:63) Predict on test split sy = f (g(cid:63)(w(cid:63) (cid:48), z(cid:48)) = E[Y | do(w(cid:63)(cid:48) ), z(cid:48)] return sy 0.76
(cid:46) Stage 1, update for new intervention w(cid:63) (cid:46)ステージ1、新しい介入の更新(cid:63) 0.85
(cid:46) Stage 2, predict using pre-learned f (cid:46)ステージ2 事前学習fを用いた予測 0.71
Algorithm 2 Pragmatic Mediation Selection Require: Weights θ, training set {wi, Φ(xi, zi), zi}n test set {w(cid:48)i, Φ(cid:48)(x(cid:48)i, z(cid:48)i), z(cid:48)i}n ence test c(·), level α, mediators M = {} for φi ∈ Φ do if θi (cid:54)= 0 then Learn g0 Learn g1 アルゴリズム2 実用的調停選択には、次の必要がある: weights θ, training set {wi, φ(xi, zi), zi}n test set {w(cid:48)i, φ(cid:48)(x(cid:48)i, z(cid:48)i), z(cid:48)i}n ence test c(·), level α, mediators m = {} for φi ∈ φ do if θi (cid:54)= 0 then learn g0 learn g1 0.90
i (z) = E[φi(X, Z) | z] on train split i (z, w) = E[φi(X, Z) | z, w] on train i (z) = E[φi(X, Z) | z] on train split i (z, w) = E[φi(X, Z) | z, w] on train 0.89
i=1, (cid:48) i=1, one-sided paired differ- i=1, (cid:48) i=1, 片側対差 0.66
split i = φ(cid:48)i − g0 i = φ(cid:48)i − g1 split i = φ(cid:48)i − g0 i = φ(cid:48)i − g1 0.87
i (z(cid:48)) on test split i (z(cid:48), w(cid:48)) on test split i (z(cid:48)) on test split i (z(cid:48), w(cid:48)) on test split 0.99
Obtain residual 0 Obtain residual 1 p = c(|0 i|,|1 i|) if p ≤ α then end if p ≤ α が終われば、残余 ~1 p = c(|\0 i|,|\1 i|) が成立する。 0.66
Add mediator M = M ∪ {φi} 中間子 M = M > {φi} を加える 0.79
end if end for return M 終われば return M の終了 0.71
This definition is entirely agnostic to any possible causal structure among the elements of Φ, a structure which is itself indeterminate since do(x) is not defined. この定義は、do(x) が定義されていないため、それ自体が不確定な構造である φ の元の任意の因果構造とは全く無関係である。 0.66
Notice that the idea of combining a “total” effect “into” Φ with a “direct” effect “out of” Φ relates to settings where we may want to design new elements of F that “short-circuit” the mechanism, by directly targeting φi if this is at all possible and desirable in a particular domain.4 直接的"効果 "into" と "direct" 効果 "out of" を結合するという考え方は、特定の領域で可能な場合、φi を直接標的にすることで、F の新たな要素を「ショート・サーキット」として設計したいという設定に関係している。 0.72
4For instance, ignoring Z for simplicity: 例えば、シンプルさのためにZを無視します。 0.48
if there exists a “Pearlian” causal chain X1 → X2 → X3 → Y in the system with no further edges, and we have a rich dictionary Φ, (features ピアリアン」因果連鎖 x1 → x2 → x3 → y がそれ以上の辺を持たない系に存在すれば、豊富な辞書 φ, (機能) を持つ。 0.76
Figure 3. Recursive partition of Φ by how elements do or do not shift conditional average treatment effects. 図3。 要素がどのように条件付き平均処理効果をシフトさせるか、またはシフトしないかによる φ の再帰的分割。
訳抜け防止モード: 図3。 φ の再帰的分割の方法 要素は条件付き平均治療効果をシフトしない。
0.73
See text for details. 詳細はテキストを参照。 0.76
Although the distinction is not crucial for prediction, causal mediators can provide valuable insights about what in X characterizes the effect of W on Y . この区別は予測には不可欠ではないが、因果メディエーターはXにおいてWがYに与える影響を特徴づける貴重な洞察を与えることができる。 0.64
For instance, if only a subset of regions of the brain respond to stimuli and predict some behavior, then novel interventions can be designed targeting just those regions with detectable causal impact. 例えば、脳の一部だけが刺激に反応し、何らかの行動を予測する場合、新しい介入は検出可能な因果的影響のある領域だけを対象として設計することができる。
訳抜け防止モード: 例えば、もし 脳の一部の部分だけが刺激に反応し いくつかの行動を予測します 新たな介入は、検出可能な因果影響のある地域だけをターゲットに設計できます。
0.73
The leaf nodes of the tree depicted in Fig 3 correspond to candidate mediators with different functional roles. 図3に示す木の葉のノードは、異なる機能的役割を持つ候補の仲介者に対応している。 0.71
1. ˜Φ ≡ {φi : φi ⊥⊥ Y | Φ\i, Z}. 1. φi = φi = φi | φi, Z} である。 0.79
These candidates will receive zero weight in the linear formula described by Eq. これらの候補は、Eqによって記述された線形公式においてゼロウェイトを受ける。 0.55
(2) (and, hence, also Eq (3)). (2)(従って、eq (3))。 0.59
That is, for each φi ∈ ˜Φ, θi = 0. すなわち、各 φi ∈ 0 に対して θi = 0 である。 0.77
2. ˆΦ ≡ {φi : φi (cid:54)∈ ˜Φ ∧ φi ⊥⊥ W, Z}. 2. φ: φi : φi (cid:54) ^ φ i : φi : φi (cid:54) ^ w, z {\displaystyle w,z} である。 0.65
In this subset, E[φi | w, z] is constant for all w and z. この部分集合において、E[φi | w, z] はすべての w と z に対して定数である。 0.67
These terms will be absorbed into the intercept of the linear formula described by Eq (3). これらの項は、Eq (3) で記述された線形公式のインターセプトに吸収される。 0.80
That is, E[Y | do(w), z] = つまり、E[Y | do(w), z] = 0.66
E[φi] + “function of w and z”. E[φi] + " w と z の関数"。 0.74
θ0 +(cid:80) θ0 +(cid:80) 0.78
φi∈ ˆΦ 3. Φ ≡ {φi : φi (cid:54)∈ { ˜Φ ∪ ˆΦ} ∧ φi ⊥⊥ W | Z}. φi~ 3. φi : φi (cid:54)~ φi (cid:54)~ 0.63
These candidates will receive nonzero weight in Eq (2), but only through the Z → φi → Y path. これらの候補は Eq (2) において 0 でない重みを受けるが、Z → φi → Y 経路でのみ与えられる。 0.72
They are invariant in W and therefore, just like ˜Φ and ˆΦ, do not contribute to conditional average treatment effects E[Y | do(w), z] − E[Y | do(w(cid:48)), z]. それらは W において不変であり、したがって y と y と同様に条件平均処理効果 E[Y | do(w), z] − E[Y | do(w(cid:48)), z] に寄与しない。 0.78
4. Φ∗ ≡ {φi : φi ∈ Φ\{ ˜Φ ∪ ˆΦ ∪ Φ}}. 4. Φ∗ ≡ {φi : φi ∈ Φ\{ ˜Φ ∪ ˆΦ ∪ Φ}}. 0.89
Only this latter subclass satisfies the M-criteria, picking out causal mediators φi on the W → φi → Y path. この後者の部分クラスのみが M-基準を満たすもので、W → φi → Y 経路上の因果メディエーター φi を抽出する。 0.60
This recursive partitioning of Φ immediately suggests a practical method for pragmatic mediation discovery. この再帰的分割は即時、プラグマティックな媒介発見の実践的な方法を示している。 0.61
First, we perform our two-step estimation procedure. まず,二段階推定を行う。 0.54
Then, for each φi such that θi (cid:54)= 0, perform a conditional independence of) neither X1 nor X2 alone would qualify as causal pragmatic mediators, while (features of) X3 would, even if all interventions in F can only directly modify X1 and X2. すると、θi (cid:54)= 0 となる各 φi に対して、X1 と X2 はどちらも因果プラグマティックメディエーターとはみなされないが、X3 の特徴は、F のすべての介入が X1 と X2 を直接変更できないことである。 0.73
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?W|Z ?W|Z 0.71
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
Operationalizing Complex Causes: A Pragmatic View of Mediation 複雑な原因の操作:調停の実用的見方 0.59
test against the null hypothesis H0 : φi ⊥⊥ W | Z.5 See Alg. 零仮説 H0 : φi > W | Z.5 に対するテスト。 0.73
2 for details. There exists no uniformly valid conditional independence test for continuous conditioning variables (Shah & Peters, 2020). 詳細は2。 連続条件変数に対する一様に有効な条件独立テストは存在しない(Shah & Peters, 2020)。 0.77
However, numerous nonparametric methods have been developed with good performance on real and synthetic datasets (Heinze-Deml et al , 2018). しかし、実データと合成データ(heinze-deml et al , 2018)で優れた性能を持つ多くの非パラメトリック手法が開発されている。 0.63
In our experiments, we use a simple nested regression procedure, in which we compare the absolute value of out-of-sample residuals for null and alternative models – i.e., g0 i (z) = E[φi | z] and i (z, w) = E[φi | z, w], respectively – using a one-sided g1 Wilcoxon rank-sum test.6 If predictive accuracy significantly improves with the inclusion of W , then we reject H0. 実験では、単純な入れ子回帰法を用いて、null と代替モデルのサンプル外残差の絶対値、すなわち g0 i (z) = E[φi | z] と i (z, w) = E[φi | z, w] を比較する。
訳抜け防止モード: 実験では、簡単なネストレグレッションプロシージャを使用します。 ここでは、nullおよび代替モデルの-out-of-サンプル残余の絶対値を比較します。 g0 i ( z ) = E[φi | z ] および i ( z, w ) = E[φi | z, w ] それぞれ - 1-サイドの g1 Wilcoxon ランクを使って - sum テスト6Wを含むことにより予測精度が著しく向上する場合 すると H0 を拒否する。
0.79
Estimation and testing are performed on separate samples to ensure unbiased inference. 推定とテストは別のサンプルで行われ、バイアスのない推論が保証される。 0.55
The procedure can easily be modified to adjust for multiple testing. 手順は簡単に変更でき、複数のテストのために調整できる。 0.72
4. Experiments In this section, we demonstrate our method in a variety of domains. 4. 実験 この節では、様々な領域で手法を実証する。 0.71
We start with a simulated visual simulation task to provide a more concrete intuition for our approach. まず、シミュレートされたビジュアルシミュレーションタスクから始め、アプローチに対してより具体的な直感を提供する。 0.66
We then introduce a text data example where users are asked to edit news headlines to make them more humorous. 次に、ユーザーがニュースの見出しを編集してユーモラスにするためのテキストデータ例を紹介します。 0.73
Finally, we describe a genomics experiment where we simulate the effects of gene knockouts on the E. coli transcriptome. 最後に,e. coli transcriptomeに対する遺伝子ノックアウトの効果をシミュレートするゲノミクス実験について述べる。 0.80
The code to reproduce results can be found at https: //github.com/limorig u/ComplexCauses. 結果を再現するコードはhttps: //github.com/limorig u/ComplexCausesにある。 0.61
(a) (b) (c) (a) (b) (c) 0.85
Figure 4. Visual example for image perturbation dataset. 図4。 画像摂動データセットのビジュアル例。 0.74
(a) Example image (z). (b) Same image, post-perturbation (x, in response to w). (a)例画像(z) (b)同じ画像、後摂動(x、wに対する応答) 0.63
(c) Same image under a new perturbation regime, which we leave for the test set (x(cid:48), in response to w(cid:48)). (c)w(cid:48)に応答してテストセット(x(cid:48))に残される新しい摂動レジームの下で同じ画像 0.72
4.1. Setup We have two primary goals: (a) causal response prediction, and (b) identification of causal pragmatic mediators. 4.1. 設定 a)因果反応予測と(b)因果的実用的メディエーターの同定という2つの主要な目標がある。 0.70
We describe the overall setup for all domains below. 下記の全ドメインの全体的な設定について説明する。 0.63
5In randomized trials, where Z ⊥⊥ W by design, this can be replaced by a marginal association test against H0 : φi ⊥⊥ W , for those φi which are non-trivial functions of X. 5 非自明な X の函数である φi に対して、Z を設計によりランダム化した試行において、これは H0 : φi の W に対する限界結合テストに置き換えることができる。 0.75
6Other tests could in principle be substituted here, e g 6 その他のテストは原則としてここで代用することができる。 0.59
the binomial test or z-test, depending on what assumptions one is willing to make about residual distributions. 残留分布について何を仮定するかによって、二項テストまたはzテスト。 0.67
See (Lei et al , 2018, Sect. Lei et al , 2018, Sectを参照。 0.57
6). i=1 i , Xi, Zi)uw(cid:63)}|Duw(cid:63) | 6). i=1 i , Xi, Zi)uw(cid:63)}|Duw(cid:63) | 0.78
i=1 i , Yi, Zi)tw(cid:63)}|Tw(cid:63)| i=1 . i=1 i , Yi, Zi)tw(cid:63)}|Tw(cid:63)|i=1。 0.71
i , Xi, Yi, Zi)lw(cid:63)}|Dlw(cid:63) | i , Xi, Yi, Zi)lw(cid:63)}|Dlw(cid:63) | 0.93
Prediction. We assume access to m − 1 mutually independent historic training regimes with corresponding labeled datasets Dl1 , . 予測。 対応するラベル付きデータセット dl1 と m − 1 の相互独立な歴史的トレーニングレジームへのアクセスを想定する。 0.67
. . ,Dlm−1, where each Dlk = {(Wi, Xi, Yi, Zi)lk}|Dlk| i=1 . . . ,dlm−1,ただし各dlk = {(wi, xi, yi, zi)lk}|dlk| i=1 である。 0.81
Our goal is to learn E[Y | do(w(cid:63)), z] for a new regime F = do(w(cid:63)) (e g , a prospective intervention). 我々のゴールは、新しい状態 F = do(w(cid:63)) に対して E[Y | do(w(cid:63)), z] を学ぶことである。 0.68
In this regime, we are given access to limited labeled training data Dlw(cid:63) = and more unlabeled training {(W (cid:63) data Duw(cid:63) = {(W (cid:63) , where |Duw(cid:63)| (cid:29) |Dlw(cid:63)|. この方法では、限定されたラベル付きトレーニングデータdlw(cid:63) = and more unlabeled training {(w (cid:63) data duw(cid:63) = {(w (cid:63) , where |duw(cid:63)| (cid:29) |dlw(cid:63)|。 0.83
This captures settings where measurements for Y are expensive, delayed, or simply unrecorded. これは、Yの測定が高価、遅延、あるいは単に記録されていない設定をキャプチャする。 0.60
All methods are evaluated on a test dataset Tw(cid:63) = {(W (cid:63) Baseline methods that estimate E[Y | do(w(cid:63)), z] can only make use of the labeled dataset Dlw(cid:63) , as all regimes are mutually independent. すべてのメソッドはテストデータセットTw(cid:63) = {(W (cid:63)) ベースラインメソッドで評価され、E[Y | do(w(cid:63)), z] はラベル付きデータセット Dlw(cid:63) のみを使用することができる。 0.82
However, by exploiting structural information Φ(X, Z), we are able to leverage the invariant p(y | x, z) distribution from prior regimes. しかし、構造情報(X, Z)を利用することにより、以前のレジームからの不変 p(y | x, z) 分布を利用することができる。 0.74
That is, we estimate g and θ from Dl1 , . すなわち、dl1 , . から g と θ を推定する。 0.69
. . ,Dlm−1 and predict effects in new regimes using only Z and W , so our method effectively treats Dlw(cid:63) ∪ Duw(cid:63) as a single test set. . . ,dlm-1 は z と w のみを用いて新しいレジームにおける効果を予測し,dlw(cid:63) を一つのテスト集合として効果的に扱う。 0.80
We will compare our approach to multiple regression baselines that estimate E[Y | do(w(cid:63)), z] as the proportion of labeled data for the new regime Lw(cid:63) grows from 10%-100%. E[Y | do(w(cid:63)), z] を新しい体制 Lw(cid:63) のラベル付きデータの比率が10%から100%に増加すると推定する。
訳抜け防止モード: 我々は、E[Y | do(w(cid:63 ) ) を推定する複数の回帰ベースラインに対する我々のアプローチを比較する。 z] 新体制Lw(cid:63 )のラベルデータの割合は10%から100%に増加する。
0.76
Specifically, we consider models from four function classes: lasso regression (linear), support vector regression (SVR), random forest (RF), and gradient boosting (GB). 具体的には、ラッソ回帰(線形)、サポートベクター回帰(SVR)、ランダムフォレスト(RF)、勾配増強(GB)の4つの関数クラスのモデルを検討する。 0.71
Default hyperparameters are used throughout; see Appendix for details. デフォルトのハイパーパラメータは、詳細はAppendixを参照してください。 0.69
We also note that other methods that seem to share similarity with our goal, such as co-training (Blum & Mitchell, 1998) and domain adaptation (Chen et al , 2011), would not be relevant baselines for comparison as they differ significantly from our work in two ways. また、コトレーニング(Blum & Mitchell, 1998)やドメイン適応(Chen et al , 2011)など、私たちの目標と類似しているように見える他の手法は、我々の研究と2つの点で大きく異なるため、比較のベースラインにはならないことに留意する。 0.74
(1) There is a two-stage functional decoupling arising from Eq 3 alongside variable decoupling that we aim to exploit by learning g and then f; co-training does not involve such functional decoupling. 1) Eq 3から生じる2段階の関数的疎結合と, g と f を学習することで活用することを目的とした変数的疎結合が存在する。 0.64
(2) We can only leverage the first stage of the decoupling in a new domain. 2) 新しいドメインにおけるデカップリングの第一段階のみを活用することができる。 0.81
We are not aware of any domain adaptation method that accommodates this specific notion of adaptation. 我々は、この特定の適応の概念を満たすいかなるドメイン適応法も認識していない。 0.66
As an additional check on our performance, we further consider 100 different settings of the target Y , by sampling 100 different parameters (i.e., weights θ) for its structural equations in all three tasks (for the image perturbation example we sample 1500 settings). さらに,3つのタスクすべてにおいて,100個の異なるパラメータ(重みθ)をその構造方程式に対してサンプリングすることにより,目標Yの100個の異なる設定について検討する(画像摂動例では1500個の設定をサンプリングする)。 0.82
By demonstrating consistent results across these trials, we illustrate that our method is robust to different configurations of the target variable. これらの実験を通して一貫した結果を示すことにより,本手法は対象変数の異なる構成に対して頑健であることを示す。 0.65
Explanation. Our method is also able to find pragmatic mediators in the complex object X. 解説。 また, 複雑な対象 x において, 実用的メディエータを見つけることができる。 0.55
By studying the highlevel descriptions φi that (a) receive nonzero weight θi (cid:54)= 0 in the sparse regression, and (b) reject H0 : φi ⊥⊥ W|Z at a)非ゼロ重み θi (cid:54)= 0 をスパース回帰で受けるハイレベルな記述 φi を研究し、(b) h0 : φi で w|z を拒絶する。 0.79
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
Operationalizing Complex Causes: A Pragmatic View of Mediation 複雑な原因の操作:調停の実用的見方 0.59
Table 1. General description of experimental setups. 表1。 実験装置の一般的な説明。 0.74
ImagePert pre-perturbation image ImagePertプレ摂動画像 0.79
Z W location of normal distribution for perturbation X 摂動Xに対する正規分布のZW位置 0.69
post-perturbation image convolution windows over X intensity of pixels, linear combination of Φ X 画素のX 強度上の摂動後画像畳み込みウィンドウ,... の線形結合 0.79
Φ Y Humicroedit original news headline (GloVe avg. -Y Humicroeditオリジナルニュースの見出し(GloVe avg)。 0.65
vector) new entity edit (GloVe vector) edited headline (GloVe avg. vector) 新しいエンティティ編集(GloVeベクトル) 見出し編集(GloVe avg)。 0.79
vector) funniness hypotheses (Hossain et al , 2019) funniness score, via linear combination of Φ linear combination of Φ vector) funniness hypotheses (Hossain et al , 2019) funniness score, via linear combination of . 0.61
DREAM5 baseline gene expression transcription factor out-degree post-intervention gene expression change in kernel eigengene DREAM5塩基性遺伝子発現転写因子は、カーネル遺伝子におけるインターベンション後遺伝子の発現変化を誘導する 0.54
t ∼ Multinomial(p) Z = patternt W ∼ Multinomial(∆t) t > Multinomial(p) Z = patternt W > Multinomial(\t) 0.74
for i = 0 to 1000 : γ ∼ N (W, I) if (d0, d0) < γ < (dn, dn) : d0, d0) < γ < (dn, dn) : もし (d0, d0) < γ < (dn, dn) なら、i = 0 から 1000 : γ は (w, i) である。
訳抜け防止モード: i = 0 から 1000 : γ : n ( w, i ) if ( d0,) である。 d0 ) < γ < ( dn , dn ) : :
0.91
fw[γ] = fw[γ] + η fw[γ] = fw[γ] + η 0.85
 fw =  fw = 0.85
X = Z + fw + N (0, 0.5) Φ = Convolutiont(X) Y = θ(cid:62)Φ + N (0, 0.1) X = Z + fw + N (0, 0.5) ^ = 畳み込み(X) Y = θ(cid:62) ^ + N (0, 0.1) 0.96
Figure 5. Description of the generative model used in the experiment of Sect. 図5。 宗派実験における生成モデルの記述。 0.64
4.2. some prespecified level α, we can identify causal mediators of relevance. 4.2. 予め特定されたレベルα 関連性の因果メディエーターを特定できる 0.66
We report mediator discovery error rates for all experiments below. 以下、すべての実験におけるmediator discovery error rateについて報告する。 0.57
Significance levels for all tests were fixed at α = 0.01, with p-values adjusted for multiple testing via Holm (1979)’s method. 全ての試験の有意なレベルは α = 0.01 で固定され、Holm (1979) の手法による複数の試験で p-値が調整された。 0.68
4.2. Image Perturbation Simulation Setup description. 4.2. 画像の摂動シミュレーションのセットアップ記述。 0.73
Our first example is simulated and visual, which we hope will provide some intuition for the structure of this problem. 最初の例はシミュレーションとビジュアルで、この問題の構造に対する直感を提供したいと思っています。 0.76
We start with five possible pixel patterns (Z) and perform interventions by adding bivariate normal noise with location W . まず5つの可能な画素パターン(Z)から始め、二変量正規雑音を位置Wに付加することで介入を行う。 0.61
These treatments are influenced with some probability by Z. これらの治療は、ある確率でzに影響される。 0.58
The resulting postperturbation image (X) is then summarized via four different convolution windows, Φ(X, Z) = {φ1, φ2, φ3, φ4}, where each φi corresponds to a quadrant of the image, and the convolution weights are indexed by the pattern corresponding to the original image Z. 結果として得られる摂動後画像(x)は、4つの異なる畳み込みウィンドウ、 φ(x, z) = { φ1, φ2, φ3, φ4} を通じて要約される。
訳抜け防止モード: 結果として得られる後発画像(X)は、4つの異なる畳み込みウィンドウを介して要約される。 X, Z ) = { φ1, φ2, φ3, φ4 }, where 各φiは画像の四分数に対応する。 そして、畳み込み重みは、原画像Zに対応するパターンによってインデックスされる。
0.77
Finally, the intensity of the pixels over the whole image leads to an outcome (Y ), given by a linear combination of Φ. 最後に、画像全体に対するピクセルの強度は、線形結合によって与えられる結果(Y)につながる。 0.64
The generative model used to produce the simulation is described in Fig 5. p = [0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2] defines the multinomial distribution from which we sample shape indicator t. ∆ denotes a 5 × 4 matrix, where each row is a simplex containing different probabilities for selecting W values. シミュレーションを作成するために用いられる生成モデルは、図5.p = [0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2] で、形状指標tをサンプリングする多項分布を定義する。
訳抜け防止モード: シミュレーションを作成するために使用される生成モデルは、図5に記載されている。 p = [ 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2 ] 形状インジケータ t. 行列を 5 × 4 で表す. 各行は、W値を選択する異なる確率を含む単純集合である。
0.82
d0 = 0 and dn = 10 define the dimensions of all images. d0 = 0 と dn = 10 は全画像の次元を定義する。 0.90
The condition involving them and γ checks whether the sampled location それらとγを含む条件は、サンプリングされた位置をチェックする 0.65
falls within the image size. 画像サイズに該当します 0.63
η is a perturbation parameter (fixed at 0.1 in our experiment) that is added to the sampled location if it passes the check above. η は摂動パラメータ(実験では0.1で固定)であり、上記のチェックをパスすればサンプリングされた場所に追加される。 0.71
This example is designed for demonstrative purposes, and φ1 is constructed to be the pragmatic mediator we intend to find, as it both varies with W and has a nonzero coefficient (θ1 = 0.7) in the structural equation for Y . この例は実証的な目的のために設計されており、φ1 は W と異なり、Y の構造方程式において非ゼロ係数 (θ1 = 0.7) を持つため、私たちが見出すようなプラグマティックメディエーターとして構成される。 0.67
See full details in the Appendix. 詳細は付録を参照のこと。 0.59
Fig 4 shows an example set of sampled images. 図4はサンプル画像の例を示している。 0.91
Results. The results of all methods on a new intervention w(cid:63) are presented in Fig 6. 結果。 新たな介入w(cid:63)に関するすべての方法の結果を図6に示す。 0.73
Additionally, Fig 7 shows the process of mediator explanation for our method. さらに,本手法の仲介者説明の過程を図7に示す。 0.78
The true mediator in this simulation, φ1, is indicated in black. このシミュレーションにおける真の仲介者 φ1 は黒で示される。 0.82
Conditional independence tests identify three windows – Φ = {φ1, φ2, φ3}, indicated in red – that vary with W after conditioning on Z. 条件付き独立試験では、Z 上の条件付け後に W と異なる赤で示される3つの窓、= {φ1, φ2, φ3} を識別する。 0.71
We fit a lasso regression to estimate causal effects (see Eq 3), selecting windows Φ = {φ1, φ4}, indicated in blue. 我々はラッソ回帰を用いて因果効果を推定し(eq 3)、ブルーで示される windows φ = { φ1, φ4} を選択する。 0.80
Finally, the intersection of these two sets, Φ∗ = {φ1}, is our causal mediator, marked in purple. 最後に、これら2つの集合の交叉 φ∗ = { φ1} は、紫でマークされた因果的仲介子である。 0.62
Fig 8 presents performance over 1500 different samples of parameters in the structural equation of prediction target Y . 図8は、予測対象Yの構造方程式における1500以上のパラメータのサンプルを示す。 0.79
It shows similar trends to the single Y setting, where our method dominates performance by baselines until 30-40% of labels are available. これは、ラベルの30~40%が利用可能になるまで、我々の手法がベースラインでパフォーマンスを支配している単一Y設定と同じような傾向を示す。 0.55
The mean squared error (MSE) in this simplified example is far smaller, and required more samples to make std. この単純化された例の平均二乗誤差(MSE)ははるかに小さく、stdを作るのにより多くのサンプルを必要とする。 0.69
error scale accordingly. それに応じてエラースケール。 0.53
We further note that for the single Y setting, we picked θ = {0.7, 0, 0,−0.5} to clearly demonstrate the idea of pragmatic mediation. さらに、単一の Y 設定に対して θ = {0.7, 0, 0,−0.5} を選択し、プラグマティック媒介の概念を明確に示すことに注意する。 0.65
For Fig. 8, we instead sampled θ from a distribution (See Appendix for details), which seemed to help the performance of some baselines, while adversely affecting others. Fig。 その代わりに、ある分布からθをサンプリングした(詳細はSee Appendixを参照)。
訳抜け防止モード: Fig。 8 の代わりに分布からθ をサンプリングした(詳細は付録を参照)。 これはいくつかのベースラインのパフォーマンスに寄与すると同時に、他のベースラインにも悪影響を与えているようだ。
0.46
4.3. Humorous Edits to News Headlines Setup description. 4.3. Humrous Edits to News Headlines Setup description (英語) 0.72
As a second example, we consider a dataset from a computational humor experiment. 第2の例として、計算的ユーモア実験からのデータセットを考える。 0.74
Participants were given news headlines and asked to make single entity changes such that the resulting headline would be humorous (Hossain et al , 2019). 参加者はニュースの見出しを与えられ、結果の見出しがユーモラスになるように単一のエンティティの変更を依頼された(Hossain et al , 2019)。 0.67
This work was further extended into a SemEval2020 task, and full datasets were made publicly available.7 この作業はさらにSemEval2020タスクに拡張され、完全なデータセットが公開された。 0.64
7See https://www.cs.roche ster.edu/u/ 7 参照 https://www.cs.roche ster.edu/u/ 0.48
nhossain/humicroedit .html. nhossain/humicroedit .html 0.57
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
Operationalizing Complex Causes: A Pragmatic View of Mediation 複雑な原因の操作:調停の実用的見方 0.59
Figure 6. The mean squared error (MSE) between the estimated causal effect and the true causal effect as a function of the amount of labeled data that is available in the new regime do(w(cid:63)). 図6。 推定因果効果と真の因果効果の間の平均二乗誤差(MSE)は、新しい状態 do(w(cid:63)) で利用可能なラベル付きデータの量の関数である。 0.77
Figure 7. The φi selected by the mediation discovery method. 図7。 媒介発見法により選択されたφi。 0.70
Each set is identified as follows: red by a conditional independence test, blue by sparse regression, and purple those satisfying both tests (black are the true mediators). 各集合は次のように識別される: 赤は条件付き独立性テスト、青は疎回帰テスト、紫は両方のテストを満たす(黒は真の仲介者)。 0.78
Note for the high-dimensional genomics dataset the φi are identified by only testing those φi selected by sparse regression to increase testing power. 高次元ゲノミクスデータセットへの注意 φi は、疎回帰によって選択された φi をテストしてテスト能力を高めることで識別される。
訳抜け防止モード: φiの高次元ゲノミクスデータセットについて テスト能力を高めるために スパースレグレッションで選択したφiを テストするだけだ
0.67
For our evaluation, we combine all listed datasets and define the following: original headline (Z), new word introduced by edit (W ), revised headline (X). 評価のために、全てのリストされたデータセットを組み合わせて、元の見出し(Z)、編集によって導入された新しい単語(W)、修正された見出し(X)を定義します。 0.59
Following the analysis of Hossain et al (2019), we carried out the following pre-processing procedures: 1. hossain et al (2019) の分析に続いて, 以下の前処理を行った。 0.60
We generated clusters of edit words (granular W ) by performing a k-means clustering on GloVe vector representations (Pennington et al , 2014) of each edit word, with k = 20. 各編集単語のグローブベクトル表現(pennington et al , 2014)上でk-meansクラスタリングを実行し,k = 20 で編集単語(granular w)のクラスタを生成する。 0.79
The aim was to reduce the space of possible interventions to topics rather than individual words, for the purpose of defining data subsections as historic and new intervention splits. その目的は、個々の単語ではなくトピックに対して可能な介入のスペースを減らすことであり、データセクションを歴史的かつ新しい介入分割として定義することを目的としていた。
訳抜け防止モード: 目的は、個々の単語よりもトピックへの介入の可能性を減らすことであった。 データサブセクションを歴史的かつ新しい介入分割として定義するために。
0.64
We used the resulting cluster label to create these splits. これらの分割を作成するために、結果のクラスタラベルを使用しました。 0.53
2. We created 30 highlevel descriptions φ for this setting (full description in the Appendix). 2. この設定のために30のハイレベル記述 φを作成しました(付録の完全な記述)。 0.76
One can think of Φ in this scenario as hypotheses to explain the funniness of an edited headline (X). このシナリオでは φ を、編集された見出し (x) の真菌性を説明する仮説と考えることができる。 0.69
3. Computational humor is known to be a difficult domain for direct prediction tasks. 3. 計算ユーモアは直接予測タスクの難しい領域であることが知られている。 0.72
For the illustrative purpose of this paper, we generated funniness scores for the outcome variable Y as a linear combination of Φ with additive noise. 本論文の具体的目的のために,加法雑音との線形結合として,結果変数 Y に対する面白さスコアを生成した。 0.77
A random third of the coefficients are assigned a value of 0, with the rest sampled from a uniform distribution U(−1, 1). 係数のランダムな3分の1は0の値に割り当てられ、残りは均一分布 U(−1, 1) からサンプリングされる。 0.73
Results. The results of our estimation method of the outcome Y for a random new intervention w(cid:63) are presented in Fig 6. 結果。 ランダムな新しい介入w(cid:63)に対する結果Yの推定方法の結果を図6に示す。 0.65
As can be seen, we achieve a MSE of 5.33, well below alternative estimation methods of E[Y | do(w(cid:63)), z]. ご覧の通り、5.33 の MSE は、E[Y | do(w(cid:63)), z] の代替推定方法よりかなり低い。 0.64
Furthermore, our method correctly identified the mediator φ2 in this setting, see Fig 7. さらに、この設定でメディエーター φ2 を正確に識別する手法は fig 7 を参照のこと。 0.70
Fig 8 provides another angle on the quality of predictions with our method by examining results over 100 trials with different configurations of θ. fig 8は、θの異なる構成の100以上の試行結果を調べることにより、予測の質を別の角度から評価する。 0.76
We can clearly see that our method still outperforms the baseline alternatives, and sees little variation in performance across parameter values, as can be seen by the small std. 我々の手法は依然としてベースラインの代替よりも優れており、小さなstdで見られるように、パラメータ値間でのパフォーマンスのばらつきはほとんどない。 0.73
error bars. 4.4. エラーバー。 4.4. 0.59
Gene Knockouts Setup description. Gene Knockouts セットアップ記述。 0.74
As a final experiment, we consider semi-simulated gene knockouts based on data from the Dialogue for Reverse Engineering Assessments and Methods (DREAM) challenge (Marbach et al , 2012). 最後の実験として,逆エンジニアリングアセスメントと手法(dream)チャレンジ(marbach et al , 2012)のための対話データに基づく半シミュレーション遺伝子ノックアウトについて検討した。 0.74
The E. coli transcriptome published as part of the DREAM5 challenge comprises a 805 × 4511 gene expression matrix, with 334 candidate transcription factors.8 We use GENIE3 (HuynhThu et al , 2010), a leading gene regulatory network inference algorithm based on random forests, to fit the 4177 structural equations that govern this system. DREAM5チャレンジの一部として公開されたE. coli transcriptomeは、805 × 4511遺伝子の発現マトリックスと、334の候補転写因子を含む。8 我々は、ランダム森林に基づく主要な遺伝子制御ネットワーク推論アルゴリズムであるGENIE3(HuynhThu et al, 2010)を使用して、このシステムを支配する4177の構造方程式に適合する。 0.76
We treat the resulting model as our ground truth SCM. 得られたモデルを,本研究の真理SCMとして扱う。 0.60
We simulate n = 104 samples of baseline expression data for the transcription factors from a multivariate Gaussian 多変量ガウスの転写因子のベースライン表現データのn = 104サンプルをシミュレートした。 0.74
8See http://dreamchalleng es.org/project/ 8点。 http://dreamchalleng es.org/project/ 0.36
dream-5-network-infe rence-challenge/. dream-5-network-infe rence-challenge/ 0.30
imagehumorgenomics% labeled% labeled% labelederrorground truthbothground truthbothground truthbothimagegenomi cshumor<latexit sha1_base64="BZaqjxl5VKj6hzJX6Mky WcHLqwU=">AAACJnicbVDLSgMxFM34 rPVVdekmtQgupMyIqCBC 0Y3LCvahzTBk0rQNzWRC khHK0K9x46+4cVERceenmLaz0NYDIYd z7s3NPaHkTBvX/XIWFpe WV1Zza/n1jc2t7cLObl3 HiSK0RmIeq2aINeVM0Jp hhtOmVBRHIaeNsH8z9ht PVGkWi3szkNSPcFewDiP YWCkoXCHZYwFDIjaoiCR V0l7FjML8A0SXKGJtiKq 2LEUhJn3Nse5BNjyGj0G h5JbdCeA88TJSAhmqQWG E2jFJIioMsc/oludK46d YGUY4HeZRoqm0M3CXtiw VOKLaTydrDuGhVdqwEyt 7hIET9XdHiiOtB1FoKyN senrWG4v/ea3EdC78lAm ZGCrIdFAn4dDEcJwZbDN FieEDSzBRzP4Vkh5WmBi bbN6G4M2uPE/qJ2XvrOz enZYq11kcObAPDsAR8MA 5qIBbUAU1QMAzeAUj8O6 8OG/Oh/M5LV1wsp498Af O9w/3VKQ5</latexit>i6? imagehumorgenomics% labeled% labeled% labelederrorground truthbothground truthbothground truthbothimagegenomi cshumor<latexit sha1_base64="BZaqjxl5VKj6hzJX6Mky WcHLqwU=">AAACJnicbVDLSgMxFM34 rPVVdekmtQgupMyIqCBC 0Y3LCvahzTBk0rQNzWRC khHK0K9x46+4cVERceenmLaz0NYDIYd z7s3NPaHkTBvX/XIWFpe WV1Zza/n1jc2t7cLObl3 HiSK0RmIeq2aINeVM0Jp hhtOmVBRHIaeNsH8z9ht PVGkWi3szkNSPcFewDiP YWCkoXCHZYwFDIjaoiCR V0l7FjML8A0SXKGJtiKq 2LEUhJn3Nse5BNjyGj0G h5JbdCeA88TJSAhmqQWG E2jFJIioMsc/oludK46d YGUY4HeZRoqm0M3CXtiw VOKLaTydrDuGhVdqwEyt 7hIET9XdHiiOtB1FoKyN senrWG4v/ea3EdC78lAm ZGCrIdFAn4dDEcJwZbDN FieEDSzBRzP4Vkh5WmBi bbN6G4M2uPE/qJ2XvrOz enZYq11kcObAPDsAR8MA 5qIBbUAU1QMAzeAUj8O6 8OG/Oh/M5LV1wsp498Af O9w/3VKQ5</latexit>i6? 0.16
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?W|Z ?W|Z 0.71
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
Operationalizing Complex Causes: A Pragmatic View of Mediation 複雑な原因の操作:調停の実用的見方 0.59
Figure 8. The mean squared error (MSE) between the estimated causal effect and the true causal effect as a function of the amount of labeled data that is available in the new regime do(w(cid:63)). 図8。 推定因果効果と真の因果効果の間の平均二乗誤差(MSE)は、新しい状態 do(w(cid:63)) で利用可能なラベル付きデータの量の関数である。 0.78
Means and std. error are over 1500 for the Image Perturbation experiments, and 100 for the other two, different configurations of θ, the parameters in the structural equations giving rise to Y . 手段とstd 画像摂動実験では1500以上、その他の2つの異なるθの構成では100以上であり、構造方程式のパラメータはYとなる。 0.64
distribution with parameters estimated via maximum likelihood. 最大可能性で推定されるパラメータの分布。 0.73
These values are then propagated by GENIE3 to downstream variables, resulting in a complete set of baseline expression data (Z). これらの値はgenie3によって下流変数に伝播され、ベースライン式データ(z)の完全なセットとなる。 0.74
We simulate 10 gene knockout experiments, summarized by the out-degree of the corresponding transcription factor (W ). 10種類の遺伝子ノックアウト実験をシミュレートし、対応する転写因子(W)のアウト学位で要約した。 0.69
Post-intervention expression is once again simulated by GENIE3 (X). インターベンション後の発現はGENIE3(X)によって再びシミュレートされる。 0.59
We treat each subnetwork of at least 10 genes as a pathway, and summarize its expression by taking the first kernel principal component (Sch¨olkopf et al , 1999) of the corresponding submatrix, i.e. 我々は、少なくとも10の遺伝子のサブネットワークを経路として扱い、対応するサブマトリックスの第一のカーネル主成分(Sch solkopf et al , 1999)を取り込み、その発現を要約する。 0.76
the kernel eigengene. the kernel eigengene の略。 0.68
The difference between post- and preintervention eigengene expression for all 168 modules that meet this dimensionality criterion constitutes our high-level summary (Φ). この次元的基準を満たす全168個の加群に対するポスト・インターベンションとプレインターベンションの固有表現の違いは、我々のハイレベルな要約を構成する。 0.50
Modules are subsequently ranked by their Spearman correlation with W . モジュールはその後、wとのスピアマン相関によってランク付けされる。 0.48
The top and bottom 25 are assigned nonzero weight in a linear simulation of outcomes Y , with standard normal noise. トップ25とボトム25は、通常ノイズを伴う結果yの線形シミュレーションにおいて非ゼロ重みが割り当てられる。 0.75
More details can be found in the Appendix. 詳細はAppendixで確認できる。 0.53
Results. Results for a random new gene knockout are presented in Fig 6. 結果。 ランダムな新規遺伝子ノックアウトの結果はfig6で示される。 0.69
The sparsity of this problem poses a particular challenge for baseline regression methods, which could potentially be mitigated with further tuning. この問題の空間性は、さらなるチューニングによって緩和される可能性があるベースライン回帰法に特別な課題をもたらす。 0.63
In addition to achieving low MSE on the test set, our method additionally recovers 92% of all true mediators, with an overall accuracy rate of 85%. テストセットで低MSEを達成することに加えて,本手法は真のメディエータの92%を全体の85%の精度で回収する。 0.76
Most of the errors in this example appear to derive from false positives in the lasso regression, which could likely be improved with more cautious tuning of the λ parameter that controls model sparsity. この例の誤りのほとんどは、モデル間隔を制御するλパラメータのより慎重なチューニングによって改善される可能性があるラッソ回帰における偽陽性に由来すると思われる。 0.83
As can be seen in Fig. 8, the same trends remain in place when repeating the experiment over 100 different configurations of θ. 図に示すように。 8同じ傾向が、θ の100以上の異なる構成を繰り返す実験でも残っている。 0.63
5. Conclusion In this work, we proposed a general problem setup with applications in various fields of scientific study and policy design. 5. 結論 本研究は, 科学研究と政策設計の様々な分野に適用できる汎用的な問題設定を提案する。 0.82
We showed its relevance to different modalities and domain subjects, and developed a general estimation framework. 異なるモダリティやドメインの主題にその関連性を示し、一般的な推定フレームワークを開発した。 0.63
This enables the study of causal effects of crude これにより原油の因果効果の研究が可能になる 0.72
interventions on high-dimensional, complex objects that impact an outcome of interest via some high-level mediator(s). 高次元の複雑な物体への介入は、高レベルの仲介者を通して利害関係の結果に影響を与える。 0.62
Our approach is useful when one wishes to estimate the effects of new interventions for which little labeled data is available. このアプローチは,ラベル付きデータが少ない新たな介入の効果を推定したい場合に有用である。
訳抜け防止モード: 私たちのアプローチは役に立つ ラベル付きの小さなデータが利用可能な 新たな介入の効果を推定したい
0.83
We further showed how such a method can illuminate the underlying causal structure governing the process by identifying pragmatic mediation pathways between the complex objects and the outcome. さらに,このような手法は,複雑な対象と結果の間の現実的な媒介経路を識別することにより,プロセスを管理する因果構造を照らし出すことができることを示す。 0.65
Future work could extend this approach to various tasks, including: estimation of causal effects in response to high-dimensional and/or soft interventions; hypothesis design via search for interventions predicted to achieve the outcome of interest; and prediction and mediation analysis with latent variables or partial knowledge of the true causal graph. 今後の研究は、高次元および/またはソフトな介入に対する因果効果の推定、関心の結果を達成するために予測される介入による仮説設計、潜伏変数による予測と仲介分析、真の因果グラフの部分的知識など、様々なタスクにこのアプローチを拡張できる。 0.82
Limitations. We see this work as a first step in the study of complex causes and crude interventions, which are distinct from the atomic, soft, or stochastic interventions that have been previously studied. 制限。 この研究は、これまで研究されてきた原子的、軟的、あるいは確率的な介入とは異なる複雑な原因や粗い介入の研究の第一歩であると考えている。 0.66
Though our method is focused on a particular problem setup, we have argued that a wide variety of problems share a similar structure. 提案手法は特定の問題設定に重点を置いているものの,様々な問題が類似した構造を共有していると論じている。 0.71
Additional work could make the method more applicable in settings with unobserved confounders, or where known relationships within objects (e g , spatial characteristics) could be exploited for greater sensitivity. 追加の作業により、この手法は、観測されていない共同創設者とのセッティングや、オブジェクト内の既知の関係(例えば空間特性)をより高感度に利用することができる。 0.62
Other interesting extensions of this work could examine cases where X does not fully mediate W , or when the set of abstract features Φ is not fully known. この研究の他の興味深い拡張は、X が W を完備に仲介していない場合、あるいは抽象的特徴の集合が完全には知られていない場合を調べることができる。 0.64
For the former, we believe that if the direct effect of W on Y is sufficiently weak, it should still be possible to exploit X as mediator. 前者にとって、W の Y に対する直接効果が十分弱ければ、X を仲介者として利用することができると信じている。 0.60
For the latter, we envision adding smoothness constraints or parametric assumptions on Φ, or simultaneously learning the abstract features, as in (Xu et al , 2020). 後者については,例えば (Xu et al , 2020) のような円滑性制約やパラメータの仮定を加えること,あるいは抽象的特徴を同時に学習することを想定する。 0.74
Acknowledgements This work was partially supported by ONR grant 62909-191-2096 to DSW and RS. この研究は、onr grant 62909-191-2096がdswとrsに部分的に支持した。 0.48
% labeled% labeled% labelederrorimagehum orgenomics % labeled% labelederrorimagehum orgenomics 0.79
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
Operationalizing Complex Causes: A Pragmatic View of Mediation 複雑な原因の操作:調停の実用的見方 0.59
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4164– 4172, 2019. 4164– 4172, 2019. 0.99
Lei, J., G’Sell, M., Rinaldo, A., Tibshirani, R. J., and Wasserman, L. Distribution-Free Predictive Inference for Regression. Lei, J., G’Sell, M., Rinaldo, A., Tibshirani, R. J. and Wasserman, L. Distribution-Free Predictive Inference for Regression 0.93
J. Am. Stat. Assoc., 113(523):1094–1111, 2018. J。 Am 統計。 113(523):1094–1111, 2018。 0.69
Marbach, D., Costello, J. C., K¨uffner, R., Vega, N. M., Prill, R. J., Camacho, D. M., Allison, K. R., Aderhold, A., Allison, K. R., Bonneau, R. Marbach, D., Costello, J. C., K suffner, R., Vega, N. M., Prill, R. J., Camacho, D. M., Allison, K. R., Aderhold, A., Allison, K. R., Bonneau, R。 0.96
., and Stolovitzky, G. Wisdom of crowds for robust gene network inference. とstolovitzky,g. wisdom of crowds for robust gene network inference。 0.69
Nat. Methods, 9(8):796–804, 2012. Nat! 方法: 9(8):796–804, 2012。 0.78
Muandet, K., Mehrjou, A., Lee, S. K., and Raj, A. Dual instrumental variable regression. Muandet, K., Mehrjou, A., Lee, S. K. and Raj, A. Dual instrumental variable regression 0.87
Advances in Neural Information Processing Systems, 2020. ニューラル情報処理システムの進歩 -2020年- 0.76
Pearl, J. Causality: Models, Reasoning, and Inference. Pearl, J. Causality: モデル、推論、推論。 0.71
Cambridge University Press, New York, 2000. ケンブリッジ大学出版局、2000年。 0.51
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
Operationalizing Complex Causes: A Pragmatic View of Mediation 複雑な原因の操作:調停の実用的見方 0.59
Woodward, J. Making Things Happen: A Theory of Causal Explanation. ウッドワード、J。 物事を起こす: 因果説明の理論。 0.57
Oxford University Press, New York, 2003. オックスフォード大学出版局、2003年。 0.57
Xu, L., Chen, Y., Srinivasan, S., de Freitas, N., Doucet, A., and Gretton, A. Xu, L., Chen, Y., Srinivasan, S., de Freitas, N., Doucet, A., Gretton, A。 0.79
Learning deep features in instrumental variable regression, 2020. 2020年、インストゥルメンタル変数回帰で深い特徴を学ぶ。 0.71
Zhang, K., Sch¨olkopf, B., Muandet, K., and Wang, Z. Domain adaptation under target and conditional shift. Zhang, K., Sch solkopf, B., Muandet, K., Wang, Z. Domain adaptation under target and conditional shift。 0.82
In Proceedings of the 30th International Conference on Machine Learning, pp. 第30回機械学習国際会議紀要, pp. 0.59
819–827, 2013. 819–827, 2013. 0.84
Pedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort, A., Michel, V., Thirion, B., Grisel, O., Blondel, M., Prettenhofer, P., Weiss, R., Dubourg, V., Vanderplas, J., Passos, A., Cournapeau, D., Brucher, M., Perrot, M., and Duchesnay, E. Scikit-learn: Machine learning in Python. Pedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort, A., Michel, V., Thirion, B., Grisel, O., Blondel, M., Prettenhofer, P., Weiss, R., Dubourg, V., Vanderplas, J., Passos, A., Cournapeau, D., Brucher, M., Perrot, M., Duchesnay, E. Scikit-learn: Machine Learning in Python。 0.87
Journal of Machine Learning Research, 12:2825–2830, 2011. Journal of Machine Learning Research, 12:2825–2830, 2011 0.79
Pennington, J., Socher, R., and Manning, C. D. Glove: In Empirical Global vectors for word representation. Pennington, J., Socher, R., and Manning, C. D. Glove: In Empirical Global vectors for word representation (英語) 0.93
Methods in Natural Language Processing (EMNLP), pp. 自然言語処理の方法 (EMNLP) pp。 0.66
1532–1543, 2014. 1532–1543, 2014. 0.84
Peters, J., B¨uhlmann, P., and Meinshausen, N. Causal inference by using invariant prediction: identification and confidence intervals. Peters, J., B uhlmann, P., and Meinshausen, N. Causal inference by using invariant prediction: Identification and confidence intervals。 0.88
J. Royal Stat. J.Royal Stat 0.76
Soc. Ser. B Methodol., 78(5):947–1012, 2016. Soc サー。 B Methodol., 78(5):947–1012, 2016 0.66
Qi, P., Zhang, Y., Zhang, Y., Bolton, J., and Manning, C. D. Stanza: A Python natural language processing toolkit for many human languages. Qi, P., Zhang, Y., Zhang, Y., Bolton, J., and Manning, C. D. Stanza: 多くの人間の言語のためのPython自然言語処理ツールキット。 0.94
In Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: System Demonstrations, 2020. 第58回計算言語学会年次大会(system demonstrations, 2020)を終えて 0.56
Sch¨olkopf, B., Smola, A. J., and M¨uller, K.-R. Kernel Principal Component Analysis. Sch solkopf, B., Smola, A. J., M suller, K.-R. Kernel主成分分析 0.87
In Advances in Kernel Methods: Support Vector Learning, pp. カーネルメソッドの進歩: ベクトル学習のサポート, pp。 0.69
327–352, Cambridge, MA, 1999. 327-352, Cambridge, MA, 1999。 0.84
MIT Press. Shah, R. and Peters, J. MIT出版。 Shah, R. and Peters, J. 0.78
The Hardness of Conditional Independence Testing and the Generalised Covariance Measure. 条件付き独立性テストの難しさと一般化共分散尺度 0.74
Ann. Statist., 48(3):1514–1538, 2020. Ann 統計, 48(3):1514-1538, 2020 0.65
Shpitser, I. and Pearl, J. Shpitser, I. and Pearl, J。 0.92
Complete Identification Methods for the Causal Hierarchy. 因果階層の完全な識別方法。 0.44
J. Mach. Learn. J. Mach 学ぶ。 0.72
Res., 9:1941– 1979, 2008. 9:1941-1979, 2008。 0.79
Singh, R., Sahani, M., and Gretton, A. Kernel instrumental variable regression. Singh, R., Sahani, M. and Gretton, A. Kernel instrumental variable regression。 0.87
Advances in Neural Information Processing Systems, pp. ニューラル情報処理システムの進歩, pp。 0.65
4593–4605, 2019. 4593–4605, 2019. 0.84
Spirtes, P. and Scheines, R. Causal inference of ambiguous 両生類, P. and Scheines, R. Causal inference of amambiuous 0.66
manipulations. Philos. Sci., 71:833–845, 2004. 操作 Philos 2004年、71:833–845頁。 0.44
Spirtes, P., Glymour, C. N., and Scheines, R. Causation, Pre- Spirtes, P., Glymour, C. N. and Scheines, R. Causation, Pre- 1.00
diction, and Search. Springer-Verlag, New York, 1993. 辞書、検索。 1993年 - ニューヨーク州スプリングス・バーラグ出身。 0.46
Tibshirani, R. Regression shrinkage and selection via the lasso. Tibshirani, R. Regression shrinkage and selection through the lasso。 0.84
J. Royal Stat. J.Royal Stat 0.76
Soc. Ser. B Methodol., 58(1):267– 288, 1996. Soc サー。 B Methodol., 58(1):267–288, 1996。 0.65
VanderWeele, T. Explanation in Causal Inference: Methods for Mediation and Interaction. VanderWeele, T. Explanation in Causal Inference: Methods for Mediation and Interaction 0.82
Oxford University Press, 2015. オックスフォード大学出版局、2015年。 0.64
VanderWeele, T. J. and Hern´an, M. A. Causal inference under multiple versions of treatment. VanderWeele, T. J. and Hern ́an, M. A. Causal inference under multiple version of treatment。 0.85
J. Causal Inference, 1:1–20, 2013. J. Causal Inference, 1:1–20, 2013。 0.72
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
Supplementary Materials 6. ADDITIONAL EXPERIMENTAL DETAILS 補足材料 6. 追加実験 0.61
We provide additional details on the conducted experiments below. 実験の詳細は以下のとおりである。 0.59
6.1. Method, evaluation task and baselines 6.1. 方法、評価タスクおよびベースライン 0.73
We tested our estimation method with three different setups: an image-based simulation, an experimental text dataset, and a naturally-simulated experimental genomics dataset. 我々は,画像ベースシミュレーション,実験テキストデータセット,自然シミュレーション実験ゲノミクスデータセットの3つの異なる設定で推定手法を検証した。 0.83
We considered the same evaluation task for all setups: 私たちはすべてのセットアップで同じ評価タスクを考えました。 0.55
1. Using a train set, with various “seen” W values, we train a model for phi prediction, and use E[Φ | W, Z] to fit a lasso 1. 様々な「見える」W値の列車セットを使用して、フィ予測のためのモデルを訓練し、ラッソに合うようにE[... | W, Z]を使用する。 0.78
regression to predict Y, giving rise to E[Y | ˆΦ] predictions. Y を予測する回帰は、E[Y | >] 予測を引き起こす。 0.68
2. Next, we see a train split from a test set, corresponding to an “unseen” intervention w(cid:48), on which we relearn E[Φ | w(cid:48), Z] 3. 2. 次に、テストセットから分離した列車が、e[φ | w(cid:48), z] 3を再学習する"unseen"介入w(cid:48)に対応する。 0.76
Finally, we test Y predictions on a test set of the unseen w(cid:48) test set, using our relearned E[Φ | w(cid:48), Z] model, and our previously trained E[Y | ˆΦ] Lasso regression models. 最後に、未確認の w(cid:48) テストセットの試験セット上で Y 予測をテストし、事前訓練された E[Y | w(cid:48), Z] モデルおよびラッソ回帰モデルを用いて検証する。 0.74
Thus, for a test split of the test set, we predict for Y for previously unseen w(cid:48), z pairs, i.e. したがって、テスト集合の分割に対して、これまで見つからなかった w(cid:48), z 対、すなわち z に対して y を予測できる。 0.66
E[Y | do(w(cid:48)), Z(cid:48)]. e[y | do(w(cid:48)), z(cid:48)] である。 0.82
For further clarity, we provide a visual description of datasets used in different stages of the method above in Figure 9. さらに明確にするために、図9に示す方法の異なる段階で使用されるデータセットの視覚的記述を提供する。 0.79
We compared our estimation accuracy, via Mean Squared Error, as Y labels become available in the unseen w(cid:48) regime (10-100% of labels). yラベルがw(cid:48)レジーム(ラベルの10~100%)で利用可能になるにつれて、平均二乗誤差で推定精度を比較した。 0.64
We record our loss against four baselines estimating the same quantity: 1. linear model, as a Lasso regression with cross validation to pick the coefficient λ on the regularization term in the range [0.05,1], 2. 我々は、同じ量を推定する4つのベースラインに対する損失を記録している: 1. 線形モデル、 クロスバリデーションを持つラスソ回帰として、範囲 [0.05,1], 2 の正規化項上で係数 λ を選択する。 0.70
SVM predictor with default parameters from (Pedregosa et al , 2011), 3. デフォルトパラメータを持つSVM予測器 (Pedregosa et al , 2011), 3。 0.80
Random Forest regression with default parameters from (Pedregosa et al , 2011), aside for specifying 5 minimal samples in split, and 4. Random Forest regression with default parameters from (Pedregosa et al , 2011)。
訳抜け防止モード: デフォルトパラメータによるランダムフォレスト回帰 (pedregosa et al, 2011)。 スプリットで最小のサンプルを5つ、スプリットで4つ指定する。
0.74
Gradient Boosting with default parameters from (Pedregosa et al , 2011), aside for maximum depth which was set to 5. デフォルトパラメータ(Pedregosa et al , 2011)によるグラディエントブースティングでは, 最大深さは5。 0.63
We provide code to reproduce our results alongside this document. この文書と共に結果を再現するためのコードを提供します。 0.64
We also tested a Multi Layered Perceptron baseline, but found it to perform much worse than alternatives without dedicated tuning, and subsequently did not include it in the results. また、Multi Layered Perceptronベースラインもテストしましたが、専用のチューニングなしで代替よりもはるかにパフォーマンスが悪く、その結果には含まれなかったのです。 0.69
Figure 9. Description of dataset splits used in different parts of our experiment, corresponding to items 1-3 in 6.1. 図9。 実験で使用したデータセットの分割は, 項目1~3の6.1に対応する。 0.76
For the prediction task we include two settings: one for a single configuration of the target Y , and one where we present average performance over 100 different settings of the parameters θ in the structural equation giving rise to Y . 予測タスクには2つの設定が含まれる: 1つは対象 y の単一構成で、1つは y を発生させる構造方程式におけるパラメータ θ の100以上の異なる設定の平均性能を示す。 0.81
Since our 私達が 0.67
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
Operationalizing Complex Causes: A Pragmatic View of Mediation 複雑な原因の操作:調停の実用的見方 0.59
test set on which we report result is rather small, for the first setting we average results of the baselines over 10 different shuffles of the dataset on which we train and report result. 結果を報告するテストセットは比較的小さく、最初の設定では、トレーニングと結果の報告を行うデータセットの10種類のシャッフルに対して、ベースラインの結果を平均化します。 0.75
We do this for the baselines and not for our own method as the baselines have access to 10 different proportions of the target Y, which involved small number of samples and largely varying performance based on the ordering of the dataset. 私たちは、ベースラインがターゲットyの10の異なる割合にアクセスするため、独自のメソッドではなく、ベースラインのためにこれを行います。
訳抜け防止モード: ベースラインがターゲットYの10つの異なる割合にアクセスできるので、ベースラインに対してではなく、ベースラインのためにこれを行う。 少数のサンプルと、データセットの順序に基づいて大きく異なるパフォーマンスを含んでいました。
0.66
Our method makes no use of labels, and thus is not vulnerable to this variability in performance. 本手法はラベルを使わないため,性能の変動に対して脆弱ではない。 0.63
However, when we conduct the experiment over 100 different Y configurations, the existence of ample different examples of data better accounts for this variability in performance based on sample ordering. しかし、100以上の異なるy構成を実験する場合、多くの異なるデータ例が存在することが、サンプル順序付けに基づくパフォーマンスの変動の原因となる。 0.76
Thus, we simply report results for a single data ordering, and report the mean and standard error over 100 different Y parameters settings instead. したがって、単一のデータ順序付けの結果を報告し、100以上の異なるyパラメータの設定に対して平均および標準誤差を報告すればよい。 0.77
6.2. Dataset construction and models’ training 6.2. データセットの構築とモデルのトレーニング 0.77
6.2.1. IMAGE PERTURBATION 6.2.1. 画像の摂動 0.50
The image perturbation is a simulation dataset that was put together to demonstrate the key ideas of the work. イメージ摂動は、その作品の重要なアイデアを示すためにまとめられたシミュレーションデータセットである。 0.76
We create a dataset of 10,000 examples, images of size 10X10, equally made up of 5 pixel patterns: cross, square, crossing diagonal, pyramid and diamond. 1万のサンプルのデータセットを作成し、サイズ10x10のイメージを5つのピクセルパターン(cross, square, crossing diagonal, pyramid, diamond)で構成されています。 0.75
Patterns were allocated for each index by sampling one of 5 pattern indicators from a multinomial with equal probability for each shape. 各指標にパターンを割り当て、各形状に等しい確率の多項から5つのパターンインジケータの1つをサンプリングした。 0.83
Next, the pattern indicator Z also served to select one of 5 set of probabilities that were used to seed a multinomial from which a perturbation pattern W was picked. 次に、パターンインジケータZは、摂動パターンWが選択された多重項のシードに使用された5つの確率のうちの1つを選択するのにも役立った。 0.69
The perturbation was put together via a procedure that used the indicator W as a location to be used in a Multivariate Normal distribution with a two dimensional identity covariance matrix, I(2). 摂動は、2次元の同一性共分散行列 i(2) を持つ多変量正規分布において、インジケータ w を位置として用いる手順によって構成された。 0.82
For each example in the dataset, we sampled 1000 tuples (x,y) from the Multivariate Normal described, checked whether they fell within the image size (i.e. データセットの各例について、Multivariate Normalから1000タプル(x,y)をサンプリングし、イメージサイズ(すなわち、画像サイズ)に該当するかどうかを確認した。 0.68
≥ (0, 0) and < (10, 10)). ≥ (0, 0) and < (10, 10)). 0.85
Each time such tuple fell within the borders of the image, a perturbation of size 0.1 was added to the location (x,y) in the image. このようなタプルが画像の境界内に入るたびに、画像の位置 (x,y) に0.1の大きさの摂動が追加された。 0.75
This perturbation regime was added as a mask to the original image reflected by Z, to create the post-perturbation X. この摂動体制は、Zによって反射された元の画像にマスクとして追加され、摂動後Xを生成する。 0.57
For the construction of φs, we created five different 1-d convolution transformations, with randomly initialized weights, which will be indexed by Z and applied to X. φ の構成のために、ランダムに初期化された重みを持つ5つの異なる1次元畳み込み変換を作成し、Z で指数付けして X に適用する。 0.65
There will be 4 resulting φs for each image, each corresponding to the 4 quadrants of the image. 各画像には4つのφが存在し、それぞれが画像の4つの四分数に対応する。 0.74
φ1 most clearly varies with W , with potential little effect on φ2 and φ3, but φ4 should see close to no effect in response to W , based on perturbation locations. φ1 は W と大きく異なり、φ2 と φ3 にはほとんど影響しないが、φ4 は摂動位置に基づいて W に対してほとんど効果がない。 0.76
Finally, Y was constructed as a linear combination of φs, with the weights [0.7, 0, 0, -0.5] applied to them, and added Gaussian noise N (0, 0.1). 最後に、Y は φ の線型結合として構成され、その重み [0.7, 0, 0, -0.5] が適用され、ガウスノイズ N (0, 0.1) が追加された。 0.69
Finally, for the test set with an unseen perturbation pattern w(cid:48), 2,000 examples that were featured in the training set of size 10,000, were used with a different perturbation, with location w(cid:48) = 5. 最後に、見当たらない摂動パターンw(cid:48)のテストセットでは、トレーニングセットに10000個分の2000個のサンプルが、異なる摂動パターンで使用され、位置w(cid:48) = 5であった。 0.69
Previous perturbations ranged from 0-3. 前回の摂動は0-3。 0.57
For specific structural equations corresponding to this description, see Figure 5 in the manuscript. この記述に対応する特定の構造方程式については、図5を参照のこと。 0.69
For the g model, estimating E[Φ | w(cid:48), Z], we train a Multi-task MLP with 3 hidden layers, 512 hidden dimensions, and the ReLU activation function. gモデルでは、e[φ | w(cid:48), z]を推定し、3つの隠れレイヤ、512の隠れ次元、reluアクティベーション関数を持つマルチタスクmlpをトレーニングします。 0.68
We use 100 epochs and 50 epochs to train the first-stage model g for seen w, and for the unseen w’ train split respectively. 私たちは100エポックと50エポックを使って、第1段のモデルgを、目に見えないw’の列車をそれぞれ分けて訓練しています。 0.61
We use the Adam optimizer, with learning rates of 0.002 and 0.001 used for optimization of each stage respectively. 我々はAdamオプティマイザを使用し、各ステージの最適化に0.002と0.001の学習率を用いる。 0.67
We use a train batch size of 400, and test batch size of 100. 列車のバッチサイズは400で、テストのバッチサイズは100です。 0.56
We set the seed at 42. 種子を42にセットした。 0.76
We also include the code to reproduce the results, see code files for any additional hyperparameter setting. また、結果を再現するコードや、追加のハイパーパラメータ設定のためのコードファイルも含んでいます。 0.70
Finally, for the robustness to settings of θ experiment (Figure 8), we had to sample the weights from a distribution such that we can repeat the process 1500 times. 最後に、θ実験の設定に対するロバスト性(第8図)のために、1500回繰り返すことができるように、分布から重みをサンプリングしなければならなかった。 0.74
We chose a uniform distribution θ ∼ U nif (−0.3, 0.3), and added noise to Y from a N (0, 0.01). N (0, 0.01) から Y に対して一様分布 θ > U nif (−0.3, 0.3) を選択した。 0.80
We chose those such that similar stats of Y can be achieved, compared to the single Y setting experiment. 我々は、単一のY設定実験と比較して、Yの類似統計値が達成できるようなものを選択した。 0.71
See generation code in Python Img Humor/data generation notebooks/ImgPertSim .ipynb. Python Img Humor/data generation notebooks/ImgPertSim .ipynbで生成コードを参照。 0.64
6.2.2. HUMOR MICRO EDITS 6.2.2. ユーモアマイクロ編集 0.46
The construction of the humor micro edits dataset closely followed the analysis and description in (Hossain et al , 2019). humor micro editsデータセットの構築は、分析と記述に密接に従った(hossain et al , 2019)。 0.75
The original datasets provided there already contained original headlines (which we used as Z for our purposes), edit words (W for us) and humorous post-edit headlines (X)9. そこで提供されるオリジナルのデータセットには、オリジナルの見出し(私たちの目的でzとして使った)、単語の編集(w for us)、ユーモラスな後編集見出し(x)9が含まれている。 0.64
Following the analysis in the paper, we chose to represent each of these sentences and words using their pre-trained 6 Billion-token GloVe word-embedding vector representations, trained originally on 2014 English Wikipedia and Gigaword 510 (Pennington et al , 2014). 論文で分析した結果,2014年のウィキペディアとギガワード510(Pennington et al , 2014)でトレーニングされた60億の単語埋め込みベクトル表現を用いて,これらの文と単語をそれぞれ表現することを選択した。 0.72
We only included examples in which all words were correctly identified in the pre-trained word embedding, following a standard cleaning procedure (see code for exact details). 学習済み単語の埋め込みにおいて,標準的なクリーニング手順に従って,すべての単語が正しく識別された例のみを含む(詳細はコードを参照)。 0.74
9Access to original dataset at https://www.cs.roche ster.edu/u/nhossain/ humicroedit.html. 9Access to original dataset at https://www.cs.roche ster.edu/u/nhossain/ humicroedit.html 0.45
10Available for download at https://nlp.stanford .edu/projects/glove/ . 10Available for download at https://nlp.stanford .edu/projects/glove/ 。 0.50
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
Operationalizing Complex Causes: A Pragmatic View of Mediation 複雑な原因の操作:調停の実用的見方 0.59
Z, W and X where does based on vector representation of the original dataset. z, w, x where は元のデータセットのベクトル表現に基づいている。 0.83
There are three additional steps we have taken to compose the final dataset. 最終データセットを構成するために、さらに3つのステップを踏んだ。 0.70
First, we clustered the edit words using K-means clustering with K=20 (implemented via Scikit-learn), following the same procedure carried out in (Hossain et al , 2019). まず,k=20(scikit-learnで実装)でk-meansクラスタリングを用いて編集単語をクラスタリングした(hossain et al , 2019)。 0.67
We used the labels of these clusters to create the training and test split, such that the test set included edit words from one cluster we left out to function as an unseen intervention W (cid:48). これらのクラスタのラベルを使用して、トレーニングとテストの分割を作成しました。テストセットには、見知らぬ介入W(cid:48)として機能するために、あるクラスタから編集された単語が含まれていました。
訳抜け防止モード: これらのクラスタのラベルを使って、トレーニングとテストの分割を作りました。 テストセットが1つのクラスタから単語を編集する 未確認の介入W (cid:48 ) として機能するため退院した。
0.66
The unseen intervention was chosen to be one of the larger 5 clusters, to ensure enough training examples for estimation exist. 未発見の介入は、推定のための十分なトレーニング例が存在することを保証するため、より大きな5つのクラスタの1つに選ばれました。 0.51
The cluster that was randomly chosen for the results shown in the paper is cluster 11. 論文に示した結果に対してランダムに選ばれたクラスタはクラスタ11である。 0.80
Next, we constructed high-level descriptions of the intervention and its implications on X as φ. Φ = {φ}30 was inspired by analysis and hypotheses from (Hossain et al , 2019): 次に φ = {φ}30 は解析と仮説から着想を得た(Hossain et al , 2019)。
訳抜け防止モード: 次に、我々は介入の高レベルな記述を構築した。 φ φ = { φ}30 は (Hossain et al , 2019) の分析と仮説から着想を得たものである。
0.79
i=1, and each one 1. φ1: Length of resulting edited sentence (does not vary with w) i=1 と 1 が 1.φ1:結果の編集文の長さ(wで変化しない) 0.85
2. φ2: Mean cosine distance between GloVe vector of edit word and the rest of words in sentence (varies with w) 2.φ2:編集語GloVeベクターと文中の単語の残りの部分(wを持つ動詞)の間のコサイン距離 0.81
3. φ3: Location index of replaced word (does not vary with w) 4. φ4: Sentiment polarity of edit word, using the pre-trained sentiment processor from (Qi et al , 2020)11 (varies with w) 3. φ3:location index of replaced word (does not changing with w) 4. φ4: sentiment polarity of edit word, using the pre-trained sentiment processor from (qi et al , 2020)11 (varies with w) 0.94
5. φ5: Sentiment polarity of resulting sentence, using the pre-trained sentiment processor from (Qi et al , 2020) (does not 5. φ5: (Qi et al , 2020) の事前訓練された感情処理装置を用いた結果文の知覚極性 0.77
vary with w) 6. φ6: Cosine distance between GloVe vector of edited word and GloVe vector of original word (varies with w) wで変化する 6. φ6:編集単語のグローブベクトルと元の単語のグローブベクトルとの間のコサイン距離(w付きvaries) 0.66
7. φ7-φ10: Cosine distance of GloVe vector of edit word from neighboring words (2 preceding, 2 succeeding) (does not 7. φ7-φ10:隣接単語(2前、2後続)からの編集単語のグローブベクトルのコサイン距離(なし) 0.80
vary with w) 8. φ11-φ30: Distance of mean GloVe embedding of final sentence from clusters’ centroids (does not vary with w) wで変化する 8. φ11-φ30: クラスタのセントロイドからの最終文の平均グローブ埋め込み距離(wでは変化しない) 0.64
The set of φs, which all correspond to different data types, were all scaled to have 0 mean and unit variance, to make them more comparable. φ の集合は、すべて異なるデータ型に対応しており、全て0の平均と単位の分散を持つようにスケールされ、より同等になった。 0.79
Finally, following Φ as defined above we constructed an outcome variable Y as a linear combination of Φ, with added noise sampled from N (0, .5). 最後に、上述したように、帰結変数 Y は、N (0, .5) からサンプリングされた雑音を伴い、帰結変数 Y の線型結合として構成する。 0.62
We sampled weights for each φ, θ ∼ U (−1, 1), while keeping a random third of the weights at 0. 各 φ, θ, u (−1, 1) の重みをサンプリングし, 重みのランダムな3分の1を 0 に保った。 0.74
Additionally, we ensured at least one of the φs varying with W is also zeroed out, to have diversity of all possible cases present. さらに、W と異なる φ のうちの少なくとも 1 つを 0 にし、すべての可能な場合の多様性を持つようにした。 0.67
For the g model, estimating E[Φ | w(cid:48), Z], we train a Multi-task MLP with 3 hidden layers, 512 hidden dimensions, and the ReLU activation function. gモデルでは、e[φ | w(cid:48), z]を推定し、3つの隠れレイヤ、512の隠れ次元、reluアクティベーション関数を持つマルチタスクmlpをトレーニングします。 0.68
We use 700 epochs and 100 epochs to train the first-stage model g for seen w, and for the unseen w’ train split respectively. 700エポックと100エポックを使って、第1段のモデルgを、目に見えないw’の列車をそれぞれ分けて訓練しています。 0.59
We use the Adam optimizer, with learning rates of 0.002 and 0.001 used for optimization of each stage respectively. 我々はAdamオプティマイザを使用し、各ステージの最適化に0.002と0.001の学習率を用いる。 0.67
We use a train batch size of 400, and test batch size of 100. 列車のバッチサイズは400で、テストのバッチサイズは100です。 0.56
We set the seed at 42. 種子を42にセットした。 0.76
We also include the code to reproduce the results, see code files for any additional hyperparameter setting. また、結果を再現するコードや、追加のハイパーパラメータ設定のためのコードファイルも含んでいます。 0.70
6.2.3. GENE KNOCKOUTS 6.2.3. 遺伝子ノックアウト 0.46
Our GENIE3 model follows the instructions of Huynh-Thu et al (2010), who scale all genes prior to analysis and fit a series of random forest regressions predicting the expression of each ”downstream” gene as a function of the 334 candidate transcription factors (TFs). 我々のgenIE3モデルは、Huynh-Thu et al (2010) の指示に従い、解析に先立って全ての遺伝子をスケールし、各「下流」遺伝子の発現を334の転写因子(TF)の関数として予測する一連のランダムな森林回帰を適合させる。 0.80
Each forest contains 1000 trees, with mtry = √334. 各森林には1000本の木があり、mtry = 334である。 0.65
The adjacency matrix is computed using the impurity importance measure originally proposed by Breiman (2001). 隣接行列は、ブレイマン (2001) が提唱した不純物重要度尺度を用いて計算される。 0.57
We simulate TF data from a multivariate Gaussian distribution with parameters estimated via maximum likelihood. 我々は,多変量ガウス分布のTFデータを最大確率で推定したパラメータでシミュレートする。 0.75
This matrix is then propagated through our GENIE3 model to simulate expression values for downstream genes, with random Gaussian noise N (0, σ2), where σ is the RMSE of the corresponding random forest on out-of-bag data. このマトリックスはgenie3モデルを通じて伝播され、下流遺伝子の発現値をシミュレートし、ランダムガウスノイズn (0, σ2)、σはバッグ外データ上の対応するランダムフォレストのrmseである。 0.79
This data – TFs and downstream genes – together comprise the matrix Z of simulated baseline E. Coli gene expression. このデータ - TF および下流遺伝子 - は、シミュレーションベースライン E. Coli 遺伝子の発現の行列 Z を構成する。 0.77
We sort TFs by outdegree and simulate a knockout experiment on the top ten by replacing their values with a scalar 1 unit less than the observed minimum for each (how much less is irrelevant, as random forests are invariant to monotone transformations). 我々は、tfsを外向きに分類し、その値が観測された最小値未満のスカラー1ユニットに置き換えることでトップ10のノックアウト実験をシミュレートする(無作為な森林がモノトーン変換に不変であるため、どれだけ少ないか)。 0.79
We record the outdegreee of these TFs as W and the resulting expression matrix as X. これらの TF の外度を W とし、結果の式行列を X とする。 0.62
To compute Φ, we filter out all TFs with outdegree less than 100 and treat each of the remaining 168 TFs as the hub of a module. φを計算するために、すべてのtfsを100未満でフィルタし、残りの168 tfsをモジュールのハブとして扱う。 0.60
For downstream genes, module membership is determined by whether the given TF was assigned importance 下流遺伝子では、所定のTFが重要かどうかによってモジュールメンバーシップが決定される 0.65
11Full usage details available at https://stanfordnlp. github.io/stanza/sen timent.html. 11full usage details at https://stanfordnlp. github.io/stanza/sen timent.html。 0.51
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
Operationalizing Complex Causes: A Pragmatic View of Mediation 複雑な原因の操作:調停の実用的見方 0.59
of at least 10 in the GENIE3 adjacency matrix. GenIE3隣接行列の少なくとも10の値です 0.52
For each module, we compute the first kernel principal component on a subsample of n = 1000 using a radial basis function with default bandwidth given by the median Euclidean distance. 各モジュールに対して、中央ユークリッド距離のデフォルト帯域幅を持つ放射基底関数を用いて、n = 1000のサブサンプル上で最初のカーネル主成分を計算する。 0.80
These weights are then used to project the remaining data Z and X into the latent space. これらの重みは、残りのデータ Z と X を潜在空間に射影するために用いられる。 0.74
We define Φ as the difference between pre- and post-intervention expression values for the kernel eigengene. 我々は、カーネルの固有遺伝子に対するプレインターベンションとポストインターベンションの式値の差として定義する。 0.54
We proceed to estimate a series of E[φj | Z, W ] regressions on a training set comprising 8 of 10 w values using random forests with 500 trees and mtry = p/3, where p is the number of genes in a given module. 我々は、500木からなるランダム森林とmtry = p/3を用いて、10wの値のうち8つからなるトレーニングセット上で、一連のe[φj | z, w]回帰を推定する。
訳抜け防止モード: E[φj | Z, W ]レグレッションを,500本の木とmtry = p/3のランダム森林を用いて,10wの値の8つからなるトレーニングセット上で推定する。 pは与えられたモジュール内の遺伝子の数です
0.82
Each φj is sorted by its association with W using Spearman correlation. 各φj はスピアマン相関を用いて W との関連によってソートされる。 0.62
Y is then simulated as a linear function of the top and bottom 25 φ’s, with nonzero weights drawn from N (±4, 1), where ±4 denotes that the amplitude is multiplied by −1 with probability 0.5. すると、y はトップ 25 φ とボトム 25 φ の線型関数としてシミュレートされ、n (±4, 1) から非ゼロの重みが引き出され、±4 は振幅が −1 と確率 0.5 で乗算されることを意味する。
訳抜け防止モード: すると、Y は上下25 φ の線型函数としてシミュレートされる。 N ( ±4, 1 ) から引き出されたゼロでない重さで ここで ±4 は振幅が −1 と確率 0.5 で乗じていることを示す。
0.79
A lasso regression E[Y | ˆΦ] is fit to the aforementioned training set, with L1 penalty λ selected via 10-fold cross-validation. 上記トレーニングセットにラッソ回帰E[Y | >]が適合し、L1ペナルティλが10倍のクロスバリデーションによって選択される。 0.74
Since, by construction Z ⊥⊥ W in this experiment, the conditional independence tests can be replaced by a marginal independence test. この実験では、構成により、条件付き独立性テストは境界的独立性テストに置き換えられる。 0.64
We use the Spearman correlation to measure the association between W and each φj using the training set. トレーニングセットを用いて、スピアマン相関を用いてWと各φjの関係を測定する。 0.73
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