論文の概要: Quantitative probing: Validating causal models using quantitative domain knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03013v1
• Date: Wed, 7 Sep 2022 09:19:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-08 13:05:04.448057
• Title: Quantitative probing: Validating causal models using quantitative domain knowledge
• Title（参考訳）: 量的探索:量的ドメイン知識を用いた因果モデル検証
• Authors: Daniel Gr\"unbaum, Maike L. Stern, Elmar W. Lang
• Abstract要約: 本稿では,量的ドメイン知識の存在下での因果モデル検証の枠組みとして量的探索を提案する。 相関に基づく機械学習における列車/テスト分割の類似体として構築する。 因果解析に定量的なプローブを統合するためのコードは、2つの別々のオープンソースPythonパッケージに提供されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present quantitative probing as a model-agnostic framework for validating causal models in the presence of quantitative domain knowledge. The method is constructed as an analogue of the train/test split in correlation-based machine learning and as an enhancement of current causal validation strategies that are consistent with the logic of scientific discovery. The effectiveness of the method is illustrated using Pearl's sprinkler example, before a thorough simulation-based investigation is conducted. Limits of the technique are identified by studying exemplary failing scenarios, which are furthermore used to propose a list of topics for future research and improvements of the presented version of quantitative probing. The code for integrating quantitative probing into causal analysis, as well as the code for the presented simulation-based studies of the effectiveness of quantitative probing is provided in two separate open-source Python packages.
• Abstract（参考訳）: 定量的ドメイン知識の存在下で因果モデルを検証するためのモデル非依存な枠組みとして量的プローブを提案する。 この方法は、相関ベースの機械学習における列車/テスト分割と、科学的発見の論理と一致する現在の因果検証戦略の類似物として構築される。 本手法の有効性をパールのスプリンクラー例を用いて,シミュレーションに基づく徹底的な調査を行う前に示す。 この手法の限界は、模範的な失敗シナリオを研究することによって特定され、さらに、将来の研究のためのトピックリストの提案や、量的探索の提示されたバージョンの改善に使用される。 因果解析に量的探究を統合するためのコードと,2つのオープンソースPythonパッケージに量的探究の有効性に関するシミュレーションベース研究のためのコードを提供する。

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