論文の概要: A Recursive Markov Boundary-Based Approach to Causal Structure Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04992v3
- Date: Fri, 21 May 2021 02:37:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-08 22:18:19.477173
- Title: A Recursive Markov Boundary-Based Approach to Causal Structure Learning
- Title(参考訳): マルコフ境界に基づく因果構造学習への再帰的アプローチ
- Authors: Ehsan Mokhtarian, Sina Akbari, AmirEmad Ghassami, Negar Kiyavash
- Abstract要約: 因果構造学習のための新しい再帰型手法を提案する。
条件付き独立テストの必要回数を大幅に削減する。
実験の結果,提案アルゴリズムは,合成構造と実世界構造の両方において,最先端のアルゴリズムよりも優れていることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 22.38302412440357
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Constraint-based methods are one of the main approaches for causal structure
learning that are particularly valued as they are asymptotically guaranteed to
find a structure that is Markov equivalent to the causal graph of the system.
On the other hand, they may require an exponentially large number of
conditional independence (CI) tests in the number of variables of the system.
In this paper, we propose a novel recursive constraint-based method for causal
structure learning that significantly reduces the required number of CI tests
compared to the existing literature. The idea of the proposed approach is to
use Markov boundary information to identify a specific variable that can be
removed from the set of variables without affecting the statistical
dependencies among the other variables. Having identified such a variable, we
discover its neighborhood, remove that variable from the set of variables, and
recursively learn the causal structure over the remaining variables. We further
provide a lower bound on the number of CI tests required by any
constraint-based method. Comparing this lower bound to our achievable bound
demonstrates the efficiency of the proposed approach. Our experimental results
show that the proposed algorithm outperforms state-of-the-art both on synthetic
and real-world structures.
- Abstract(参考訳): 制約に基づく手法は、システムの因果グラフと等価なマルコフ構造を見つけることを漸近的に保証されているため、特に価値の高い因果構造学習の主要なアプローチの1つである。
一方、それらはシステムの変数数において指数関数的に多数の条件独立性(ci)テストを必要とする可能性がある。
本稿では,既存の文献と比較してCIテストの必要回数を大幅に削減する,因果構造学習のための再帰的制約に基づく新しい手法を提案する。
提案手法のアイデアは、マルコフ境界情報を用いて変数の集合から削除できる特定の変数を識別することであり、他の変数間の統計的依存関係に影響を与えない。
そのような変数を特定し、その近傍を発見し、変数の集合からその変数を取り除き、残りの変数の因果構造を再帰的に学習する。
さらに,制約ベースのメソッドで要求されるciテスト数について,より低いバウンダリを提供する。
この下限を達成可能な境界と比較すると、提案手法の効率性が示される。
実験の結果,提案アルゴリズムは,合成構造と実世界構造の両方において,最先端のアルゴリズムよりも優れていることがわかった。
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