論文の概要: Incorporating Causal Graphical Prior Knowledge into Predictive Modeling via Simple Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00136v1
• Date: Sat, 27 Feb 2021 06:13:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-03 17:19:42.042824
• Title: Incorporating Causal Graphical Prior Knowledge into Predictive Modeling via Simple Data Augmentation
• Title（参考訳）: 簡易データ拡張による予測モデルへの因果グラフ事前知識の導入
• Authors: Takeshi Teshima and Masashi Sugiyama
• Abstract要約: 因果グラフ(CG)は、データ分散の背後にあるデータ生成プロセスの知識のコンパクトな表現である。 本研究では,条件付き独立性(CI)関係の事前知識を活用可能なモデルに依存しないデータ拡張手法を提案する。 本手法は,小データシステムにおける予測精度の向上に有効であることを実験的に示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.96204497841032
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Causal graphs (CGs) are compact representations of the knowledge of the data generating processes behind the data distributions. When a CG is available, e.g., from the domain knowledge, we can infer the conditional independence (CI) relations that should hold in the data distribution. However, it is not straightforward how to incorporate this knowledge into predictive modeling. In this work, we propose a model-agnostic data augmentation method that allows us to exploit the prior knowledge of the CI encoded in a CG for supervised machine learning. We theoretically justify the proposed method by providing an excess risk bound indicating that the proposed method suppresses overfitting by reducing the apparent complexity of the predictor hypothesis class. Using real-world data with CGs provided by domain experts, we experimentally show that the proposed method is effective in improving the prediction accuracy, especially in the small-data regime.
• Abstract（参考訳）: 因果グラフ(CG)は、データ分散の背後にあるデータ生成プロセスの知識のコンパクトな表現である。 CGが利用可能である場合、例えば、ドメイン知識から、データ分散に保持すべき条件付き独立性(CI)関係を推論することができる。 しかし、この知識を予測モデルに組み込む方法は簡単ではない。 本研究では,教師あり機械学習のためのCGで符号化されたCIの事前知識を活用できるモデルに依存しないデータ拡張手法を提案する。 提案手法は,予測者仮説クラスの明らかな複雑性を低減し,過剰フィッティングを抑制していることを示す過大なリスクバウンドを提供することにより,理論的に正当化される。 ドメインの専門家が提供したCGを用いた実世界のデータを用いて,提案手法が予測精度,特に小データ体制において有効であることを実験的に示す。

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