論文の概要: Using Unsupervised Learning to Help Discover the Causal Graph
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.10790v1
- Date: Tue, 22 Sep 2020 20:07:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-15 21:41:39.137346
- Title: Using Unsupervised Learning to Help Discover the Causal Graph
- Title（参考訳）: 教師なし学習を使って因果グラフを発見する
- Authors: Seamus Brady
- Abstract要約: AitiaExplorerは、教師なし学習を特徴選択に利用する探索的因果解析ツールである。
ソフトウェアに関する問題文と要件を概説する。
AitiaExplorerはこれらの要件を満たしており、探索因果解析ツールとして有用であることが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.76146285961466
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The software outlined in this paper, AitiaExplorer, is an exploratory causal
analysis tool which uses unsupervised learning for feature selection in order
to expedite causal discovery. In this paper the problem space of causality is
briefly described and an overview of related research is provided. A problem
statement and requirements for the software are outlined. The key requirements
in the implementation, the key design decisions and the actual implementation
of AitiaExplorer are discussed. Finally, this implementation is evaluated in
terms of the problem statement and requirements outlined earlier. It is found
that AitiaExplorer meets these requirements and is a useful exploratory causal
analysis tool that automatically selects subsets of important features from a
dataset and creates causal graph candidates for review based on these features.
The software is available at https://github.com/corvideon/aitiaexplorer
- Abstract（参考訳）: 本論文で概説されたソフトウェア aitiaexplorer は探索的因果分析ツールであり,教師なし学習を用いて特徴選択を行い,因果発見を促進する。
本稿では,因果関係の問題空間を簡潔に説明し,関連する研究の概要を述べる。
ソフトウェアに関する問題ステートメントと要件を概説する。
実装における重要な要件、重要な設計決定、そして実際のAitiaExplorerの実装について議論する。
最後に、この実装は、前述した問題ステートメントと要件の観点から評価される。
AitiaExplorerはこれらの要件を満たしており、データセットから重要な機能のサブセットを自動的に選択し、これらの機能に基づいたレビューのための因果グラフ候補を作成するための有用な因果解析ツールである。
このソフトウェアはhttps://github.com/corvideon/aitiaexplorerで入手できる。
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