論文の概要: Markov Blanket Discovery using Minimum Message Length

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08140v1
• Date: Fri, 16 Jul 2021 22:58:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-21 09:45:42.629423
• Title: Markov Blanket Discovery using Minimum Message Length
• Title（参考訳）: 最小メッセージ長を用いたマルコフブランケット発見
• Authors: Yang Li, Kevin B Korb, Lloyd Allison
• Abstract要約: 因果発見は、データから因果ベイズネットワークの学習を自動化する。 インターネットから大規模なデータセットのソーシングによって、非常に大規模なデータセットへのスケールアップへの関心が高まっている。 最小メッセージ長(MML)を用いた3種類のMB発見手法の開発と探索を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8325907381729496
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Causal discovery automates the learning of causal Bayesian networks from data and has been of active interest from their beginning. With the sourcing of large data sets off the internet, interest in scaling up to very large data sets has grown. One approach to this is to parallelize search using Markov Blanket (MB) discovery as a first step, followed by a process of combining MBs in a global causal model. We develop and explore three new methods of MB discovery using Minimum Message Length (MML) and compare them empirically to the best existing methods, whether developed specifically as MB discovery or as feature selection. Our best MML method is consistently competitive and has some advantageous features.
• Abstract（参考訳）: 因果発見は、データから因果ベイズネットワークの学習を自動化し、その初期から活発な関心を集めてきた。 インターネットから大規模データセットをアウトソーシングすることで、大規模データセットへのスケールアップへの関心が高まっている。 これに対する1つのアプローチは、マルコフ・ブランケット(MB)発見を用いた探索を第1ステップとして並列化し、続いてグローバル因果モデルでMBを組み合わせるプロセスである。 我々は、mml(minimum message length)を用いたmb発見の3つの新しい手法を開発・検討し、mb発見として開発するか、機能選択として開発するかに関わらず、経験的に最良の既存手法と比較する。 私たちの最高のMMLメソッドは一貫して競争力があり、いくつかの利点があります。

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