論文の概要: Active Invariant Causal Prediction: Experiment Selection through Stability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05690v3
• Date: Wed, 3 Nov 2021 11:50:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 06:08:48.188326
• Title: Active Invariant Causal Prediction: Experiment Selection through Stability
• Title（参考訳）: アクティブ不変因果予測:安定性による実験選択
• Authors: Juan L. Gamella and Christina Heinze-Deml
• Abstract要約: 本研究では、不変因果予測(ICP)に基づく新しい能動学習(実験選択)フレームワーク(A-ICP)を提案する。 一般的な構造因果モデルでは、いわゆる安定集合に対する介入の効果を特徴づける。 本稿では,A-ICPの介入選択ポリシーを提案し,因果グラフにおける応答変数の直接原因を素早く明らかにする。 実験により, 人口および有限登録実験において提案した政策の有効性を実証的に分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.56877715768796
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A fundamental difficulty of causal learning is that causal models can generally not be fully identified based on observational data only. Interventional data, that is, data originating from different experimental environments, improves identifiability. However, the improvement depends critically on the target and nature of the interventions carried out in each experiment. Since in real applications experiments tend to be costly, there is a need to perform the right interventions such that as few as possible are required. In this work we propose a new active learning (i.e. experiment selection) framework (A-ICP) based on Invariant Causal Prediction (ICP) (Peters et al., 2016). For general structural causal models, we characterize the effect of interventions on so-called stable sets, a notion introduced by (Pfister et al., 2019). We leverage these results to propose several intervention selection policies for A-ICP which quickly reveal the direct causes of a response variable in the causal graph while maintaining the error control inherent in ICP. Empirically, we analyze the performance of the proposed policies in both population and finite-regime experiments.
• Abstract（参考訳）: 因果学習の基本的な難点は、因果モデルが一般に観測データのみに基づいて完全に同定できないことである。 介入データは、異なる実験環境に由来するデータであり、識別性が向上する。 しかし,その改善は,各実験における介入の目的と性質に大きく依存する。 実際のアプリケーションでは、実験はコストがかかる傾向があるため、可能な限り少ない介入を必要とするような適切な介入を行う必要がある。 本研究では,不変因果予測に基づく新しいアクティブラーニング(実験選択)フレームワーク(a-icp)を提案する(peters et al., 2016)。 一般的な構造因果モデルでは、(Pfister et al., 2019)によって導入された概念である、いわゆる安定集合に対する介入の効果を特徴付ける。 これらの結果を利用して、ICP固有のエラー制御を維持しつつ、因果グラフにおける応答変数の直接原因を迅速に明らかにする、A-ICPの介入選択ポリシーを提案する。 実験により, 人口および有限登録実験において提案した政策の有効性を実証的に分析した。

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