論文の概要: Integer Programming for Causal Structure Learning in the Presence of Latent Variables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03129v1
• Date: Fri, 5 Feb 2021 12:10:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-08 12:54:19.636857
• Title: Integer Programming for Causal Structure Learning in the Presence of Latent Variables
• Title（参考訳）: 潜在変数存在下での因果構造学習のための整数プログラミング
• Authors: Rui Chen, Sanjeeb Dash, Tian Gao
• Abstract要約: 本稿では,整数プログラミング(IP)の定式化を解き,連続変数の集合に対してスコア最大化祖先ADMGを返却する,新しい正確なスコアベース手法を提案する。 特に、DAG学習問題に対する最先端IPモデルを一般化し、有効な不等式の新しいクラスを導出し、IPベースのADMG学習モデルを形式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.893119229428713
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The problem of finding an ancestral acyclic directed mixed graph (ADMG) that represents the causal relationships between a set of variables is an important area of research for causal inference. However, most of existing score-based structure learning methods focus on learning the directed acyclic graph (DAG) without latent variables. A number of score-based methods have recently been proposed for the ADMG learning, yet they are heuristic in nature and do not guarantee an optimal solution. We propose a novel exact score-based method that solves an integer programming (IP) formulation and returns a score-maximizing ancestral ADMG for a set of continuous variables. In particular, we generalize the state-of-the-art IP model for DAG learning problems and derive new classes of valid inequalities to formalize the IP-based ADMG learning model. Empirically our model can be solved efficiently for medium-sized problems and achieves better accuracy than state-of-the-art score-based methods as well as benchmark constraint-based methods.
• Abstract（参考訳）: 変数の集合間の因果関係を表す先祖非周期的有向混合グラフ(ADMG)を見つけることの問題は因果推論のための重要な研究領域である。 しかし,既存のスコアベース構造学習手法の多くは,遅延変数を伴わない有向非巡回グラフ(DAG)の学習に重点を置いている。 近年、ADMG学習にいくつかのスコアベースの手法が提案されているが、本質的にはヒューリスティックであり、最適解を保証していない。 本論文では,整数プログラミング (IP) の定式化を解き,連続変数の集合に対して最大化先祖 ADMG を返す,新たな完全スコアに基づく手法を提案する。 特に,dag学習問題に対する最先端ipモデルを一般化し,ipベースadmg学習モデルを定式化するための有効な不等式の新しいクラスを導出する。 実験によって,我々のモデルは中規模の問題に対して効率的に解け,最新のスコアベース手法やベンチマーク制約ベースの手法よりも精度がよい。

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