論文の概要: FED-CD: Federated Causal Discovery from Interventional and Observational Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03846v3
• Date: Sat, 24 Jun 2023 11:48:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-28 00:29:12.275069
• Title: FED-CD: Federated Causal Discovery from Interventional and Observational Data
• Title（参考訳）: FED-CD: 干渉・観測データによるフェデレーション因果発見
• Authors: Amin Abyaneh, Nino Scherrer, Patrick Schwab, Stefan Bauer, Bernhard Sch\"olkopf, Arash Mehrjou
• Abstract要約: FED-CDは、観測データと介入データを含む分散データセットから因果構造を推定するためのフレームワークである。 データサンプルの代わりに更新を交換することで、FED-CDはプライバシを確保すると同時に、基盤となる有向非巡回グラフ(DAG)の分散的な発見を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.30934127651761
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing causal discovery methods typically require the data to be available in a centralized location. However, many practical domains, such as healthcare, limit access to the data gathered by local entities, primarily for privacy and regulatory constraints. To address this, we propose FED-CD, a federated framework for inferring causal structures from distributed datasets containing observational and interventional data. By exchanging updates instead of data samples, FED-CD ensures privacy while enabling decentralized discovery of the underlying directed acyclic graph (DAG). We accommodate scenarios with shared or disjoint intervened covariates, and mitigate the adverse effects of interventional data heterogeneity. We provide empirical evidence for the performance and scalability of FED-CD for decentralized causal discovery using synthetic and real-world DAGs.
• Abstract（参考訳）: 既存の因果探索法は典型的には、データを集中した場所で利用する必要がある。 しかし、医療などの多くの実践的ドメインは、主にプライバシーと規制上の制約のために、地元のエンティティが収集したデータへのアクセスを制限する。 そこで本研究では,観測データおよび介入データを含む分散データセットから因果構造を推定するフェデレートフレームワークであるfederated-cdを提案する。 データサンプルの代わりに更新を交換することで、FED-CDはプライバシを確保し、基盤となる指向非循環グラフ(DAG)の分散的な発見を可能にする。 共変量の共有あるいは不一致を伴うシナリオに対応し,介入データの不均一性の悪影響を緩和する。 合成DAGと実世界のDAGを用いた分散型因果発見のためのFED-CDの性能とスケーラビリティに関する実証的証拠を提供する。

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