Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unsuitability of NOTEARS for Causal Graph Discovery

論文の概要: Unsuitability of NOTEARS for Causal Graph Discovery

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05441v1
Date: Mon, 12 Apr 2021 13:09:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-13 23:21:37.951747
Title: Unsuitability of NOTEARS for Causal Graph Discovery
Title（参考訳）: 因果グラフ発見のためのNOTEARSの不適合性
Authors: Marcus Kaiser, Maksim Sipos
Abstract要約: Causal Discoveryメソッドは、観測データから因果関係を表すDAG構造を特定することを目的とする。 NOTEARSは、残差を説明するデータから放散的なDAGを識別することを目的とした方法であることを示す。 NOTEARSはデータから真に因果関係を特定するには適していないと結論付けています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Causal Discovery methods aim to identify a DAG structure that represents causal relationships from observational data. In this article, we stress that it is important to test such methods for robustness in practical settings. As our main example, we analyze the NOTEARS method, for which we demonstrate a lack of scale-invariance. We show that NOTEARS is a method that aims to identify a parsimonious DAG from the data that explains the residual variance. We conclude that NOTEARS is not suitable for identifying truly causal relationships from the data.
Abstract（参考訳）: 因果発見法は、観測データから因果関係を表すDAG構造を特定することを目的としている。本稿では, 実運用環境でのロバスト性をテストすることが重要であることを強調する。主な例として, notears 法を分析し, スケール不変性が欠如していることを示す。 NOTEARSは,残差を説明するデータから擬似DAGを同定することを目的とした手法である。我々は notears はデータから真に因果関係を特定するのに適していないと結論づける。

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