論文の概要: Causal Structure Learning: a Combinatorial Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01152v1
• Date: Thu, 2 Jun 2022 17:09:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-03 15:29:32.021771
• Title: Causal Structure Learning: a Combinatorial Perspective
• Title（参考訳）: 因果構造学習 : 組合せ的視点
• Authors: Chandler Squires and Caroline Uhler
• Abstract要約: 我々は、因果発見とも呼ばれるデータから因果構造を学習するためのアプローチについて議論する。 我々は、有向非巡回グラフ(DAG)の学習手法と、利用可能なデータでいくつかの変数を観測できないようにするための様々な一般化に焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.36760237752589
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this review, we discuss approaches for learning causal structure from data, also called causal discovery. In particular, we focus on approaches for learning directed acyclic graphs (DAGs) and various generalizations which allow for some variables to be unobserved in the available data. We devote special attention to two fundamental combinatorial aspects of causal structure learning. First, we discuss the structure of the search space over causal graphs. Second, we discuss the structure of equivalence classes over causal graphs, i.e., sets of graphs which represent what can be learned from observational data alone, and how these equivalence classes can be refined by adding interventional data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,データから因果構造を学習するためのアプローチについて論じる。 特に、有向非巡回グラフ(dag)と様々な一般化を学習するためのアプローチに注目し、ある変数が利用可能なデータでは観測できないようにする。 因果構造学習の2つの基本的な組合せ的側面に特に注目する。 まず,因果グラフ上の探索空間の構造について考察する。 第2に,因果グラフ上の同値類の構造,すなわち観測データだけで何が学べるかを表すグラフの集合と,これらの同値クラスが介入データを追加することでどのように洗練されるかについて議論する。

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