論文の概要: Hybrid Bayesian network discovery with latent variables by scoring multiple interventions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.10574v1
• Date: Mon, 20 Dec 2021 14:54:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-21 21:41:09.042750
• Title: Hybrid Bayesian network discovery with latent variables by scoring multiple interventions
• Title（参考訳）: 複数介入のスコアリングによる潜伏変数によるハイブリッドベイズネットワークの探索
• Authors: Kiattikun Chobtham, Anthony C. Constantinou, Neville K. Kitson
• Abstract要約: 離散データから構造学習を行うためのハイブリッドmFGS-BSアルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは潜伏変数の存在下で因果不整合を仮定し、部分アンセストラルグラフ(PAG)を生成する。 実験の結果,mFGS-BSは最先端技術と比較して構造学習精度が向上し,計算効率が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.994412766684843
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In Bayesian Networks (BNs), the direction of edges is crucial for causal reasoning and inference. However, Markov equivalence class considerations mean it is not always possible to establish edge orientations, which is why many BN structure learning algorithms cannot orientate all edges from purely observational data. Moreover, latent confounders can lead to false positive edges. Relatively few methods have been proposed to address these issues. In this work, we present the hybrid mFGS-BS (majority rule and Fast Greedy equivalence Search with Bayesian Scoring) algorithm for structure learning from discrete data that involves an observational data set and one or more interventional data sets. The algorithm assumes causal insufficiency in the presence of latent variables and produces a Partial Ancestral Graph (PAG). Structure learning relies on a hybrid approach and a novel Bayesian scoring paradigm that calculates the posterior probability of each directed edge being added to the learnt graph. Experimental results based on well-known networks of up to 109 variables and 10k sample size show that mFGS-BS improves structure learning accuracy relative to the state-of-the-art and it is computationally efficient.
• Abstract（参考訳）: ベイズネットワーク(BN)では、エッジの方向は因果推論と推論に不可欠である。 しかし、マルコフ同値類を考えると、必ずしもエッジ配向を確立することは不可能であり、多くのBN構造学習アルゴリズムは純粋な観測データからすべてのエッジをオリエンテーションできない。 さらに、潜伏した共同ファウンダーは偽陽性に陥る可能性がある。 これらの問題に対処するための比較的少数の手法が提案されている。 本研究では、観測データセットと1つ以上の干渉データセットを含む離散データから構造学習を行うためのハイブリッドmFGS-BS(Majority Rule and Fast Greedy equivalence Search with Bayesian Scoring)アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは潜伏変数の存在下で因果不整合を仮定し、部分アンセストラルグラフ(PAG)を生成する。 構造学習は、ハイブリッドアプローチと、学習グラフに追加される各有向エッジの後方確率を計算する新しいベイズスコアリングパラダイムに依存している。 最大109変数と10kサンプルサイズのよく知られたネットワークに基づく実験結果から,mFGS-BSは最先端技術と比較して構造学習精度を向上し,計算効率が向上することが示された。

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