論文の概要: Discovering Reliable Causal Rules

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.02728v2
• Date: Tue, 8 Sep 2020 07:53:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-21 07:56:29.665964
• Title: Discovering Reliable Causal Rules
• Title（参考訳）: 信頼できる因果ルールの発見
• Authors: Kailash Budhathoki, Mario Boley and Jilles Vreeken
• Abstract要約: 我々は、複雑なシステムで実行された場合、望ましい結果をもたらすポリシーや規則を導出する問題を調査する。 観察効果は、しばしば原因となる因果効果を表わさない。 本稿では,因果効果の保守的かつ一貫した推定器を提案し,推定器を最大化する効率的かつ正確なアルゴリズムを導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.221938979891384
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of deriving policies, or rules, that when enacted on a complex system, cause a desired outcome. Absent the ability to perform controlled experiments, such rules have to be inferred from past observations of the system's behaviour. This is a challenging problem for two reasons: First, observational effects are often unrepresentative of the underlying causal effect because they are skewed by the presence of confounding factors. Second, naive empirical estimations of a rule's effect have a high variance, and, hence, their maximisation can lead to random results. To address these issues, first we measure the causal effect of a rule from observational data---adjusting for the effect of potential confounders. Importantly, we provide a graphical criteria under which causal rule discovery is possible. Moreover, to discover reliable causal rules from a sample, we propose a conservative and consistent estimator of the causal effect, and derive an efficient and exact algorithm that maximises the estimator. On synthetic data, the proposed estimator converges faster to the ground truth than the naive estimator and recovers relevant causal rules even at small sample sizes. Extensive experiments on a variety of real-world datasets show that the proposed algorithm is efficient and discovers meaningful rules.
• Abstract（参考訳）: 我々は、複雑なシステムで実行された場合、望ましい結果をもたらすポリシーや規則を導出する問題を調査する。 制御された実験を行う能力がないため、そのようなルールはシステムの振る舞いの過去の観察から推測される必要がある。 これは2つの理由において難しい問題である: 第一に、観察効果は、しばしば、因果効果を表わさない。 第二に、ある規則の効果の単純な経験的推定は高い分散を持ち、従ってそれらの最大化はランダムな結果をもたらす。 これらの問題に対処するために、まず、観察データからルールの因果効果を測定する。 重要なことは、因果規則発見が可能なグラフィカルな基準を提供する。 さらに, サンプルから信頼性の高い因果関係を推定するために, 因果関係の保守的かつ一貫した推定器を提案し, 推定器を最大化する効率的かつ正確なアルゴリズムを導出する。 合成データでは,提案した推定器は実測値よりも地上の真理に早く収束し,小さなサンプルサイズでも関連する因果規則を復元する。 様々な実世界のデータセットに対する大規模な実験は、提案アルゴリズムが効率的で有意義なルールを発見することを示している。

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