論文の概要: Improving Efficiency and Accuracy of Causal Discovery Using a Hierarchical Wrapper

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.05001v1
• Date: Sun, 11 Jul 2021 09:24:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-13 16:23:27.142290
• Title: Improving Efficiency and Accuracy of Causal Discovery Using a Hierarchical Wrapper
• Title（参考訳）: 階層ラッパーを用いた因果発見の効率と精度の向上
• Authors: Shami Nisimov, Yaniv Gurwicz, Raanan Y. Rohekar, Gal Novik
• Abstract要約: 観測データからの因果発見は、科学の多くの分野において重要なツールである。 大規模なサンプルリミットでは、音と完全な因果探索アルゴリズムが導入されている。 しかし、これらのアルゴリズムが使用する統計的テストのパワーを制限するのは、有限のトレーニングデータのみである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.570246812206772
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Causal discovery from observational data is an important tool in many branches of science. Under certain assumptions it allows scientists to explain phenomena, predict, and make decisions. In the large sample limit, sound and complete causal discovery algorithms have been previously introduced, where a directed acyclic graph (DAG), or its equivalence class, representing causal relations is searched. However, in real-world cases, only finite training data is available, which limits the power of statistical tests used by these algorithms, leading to errors in the inferred causal model. This is commonly addressed by devising a strategy for using as few as possible statistical tests. In this paper, we introduce such a strategy in the form of a recursive wrapper for existing constraint-based causal discovery algorithms, which preserves soundness and completeness. It recursively clusters the observed variables using the normalized min-cut criterion from the outset, and uses a baseline causal discovery algorithm during backtracking for learning local sub-graphs. It then combines them and ensures completeness. By an ablation study, using synthetic data, and by common real-world benchmarks, we demonstrate that our approach requires significantly fewer statistical tests, learns more accurate graphs, and requires shorter run-times than the baseline algorithm.
• Abstract（参考訳）: 観測データからの因果発見は多くの科学分野において重要なツールである。 特定の仮定の下では、科学者は現象を説明し、予測し、決定することができる。 大規模なサンプルリミットでは、音響および完全因果探索アルゴリズムが導入されており、因果関係を表す有向非巡回グラフ(DAG)またはその等価クラスが探索されている。 しかし、現実のケースでは、有限のトレーニングデータしか利用できないため、これらのアルゴリズムが使用する統計的テストのパワーが制限され、推論因果モデルの誤差が生じる。 これは、可能な限り統計テストを使用する戦略を考案することによって、一般的に対処される。 本稿では,既存の制約に基づく因果発見アルゴリズムのための再帰的ラッパーとして,健全性と完全性を保持する戦略を提案する。 初期から正規化されたminカット基準を用いて観測変数を再帰的にクラスタリングし、バックトラック中にベースライン因果探索アルゴリズムを用いて局所的な部分グラフを学習する。 そしてそれらを組み合わせ、完全性を保証する。 Ablation study, using synthetic data, by common real-world benchmarks, we demonstrate that our approach requires significantly less statistics test, learns more accurate graphs, and requires short run-times than the baseline algorithm。

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