論文の概要: Characterization and Greedy Learning of Gaussian Structural Causal Models under Unknown Interventions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14897v4
• Date: Wed, 12 Mar 2025 11:15:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-13 15:35:09.955082
• Title: Characterization and Greedy Learning of Gaussian Structural Causal Models under Unknown Interventions
• Title（参考訳）: 未知干渉下におけるガウス構造因果モデルの特性とグリーディ学習
• Authors: Juan L. Gamella, Armeen Taeb, Christina Heinze-Deml, Peter Bühlmann,
• Abstract要約: 我々は、GnIESと呼ばれる欲求アルゴリズムを用いて、介入対象の知識のないデータ生成モデルの等価クラスを復元する。 さらに,本論文では,半合成データセットを未知の因果基底真理で生成する手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.993565079216378
• License:
• Abstract: We consider the problem of recovering the causal structure underlying observations from different experimental conditions when the targets of the interventions in each experiment are unknown. We assume a linear structural causal model with additive Gaussian noise and consider interventions that perturb their targets while maintaining the causal relationships in the system. Different models may entail the same distributions, offering competing causal explanations for the given observations. We fully characterize this equivalence class and offer identifiability results, which we use to derive a greedy algorithm called GnIES to recover the equivalence class of the data-generating model without knowledge of the intervention targets. In addition, we develop a novel procedure to generate semi-synthetic data sets with known causal ground truth but distributions closely resembling those of a real data set of choice. We leverage this procedure and evaluate the performance of GnIES on an array of synthetic and semi-synthetic data sets, and real data from a biological system and a tightly controlled physical system. We provide, in the Python packages gnies and sempler, implementations of GnIES and our semi-synthetic data generation procedure.
• Abstract（参考訳）: 各実験における介入対象が不明な場合, 異なる実験条件下での観察に基づく因果構造回復の問題点を考察する。 付加的なガウス雑音を伴う線形構造因果モデルを仮定し、システム内の因果関係を維持しながら目標を乱す介入を検討する。 異なるモデルは同じ分布を伴い、与えられた観測に対して競合する因果的説明を提供する。 我々は、この同値クラスを完全に特徴付け、GnIESと呼ばれるグリーディアルゴリズムを導出し、介入対象の知識のないデータ生成モデルの同値クラスを復元する。 さらに,本論文では,半合成データセットを未知の因果基底真理で生成する手法を開発した。 本手法を応用し,GnIESの合成および半合成データセットの配列と,生物学的システムと厳密に制御された物理システムからの実データを用いた性能評価を行う。 我々は,Pythonパッケージのgniesとsempler,GnIESの実装,および半合成データ生成手順を提供する。

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