論文の概要: Evaluation of Induced Expert Knowledge in Causal Structure Learning by NOTEARS

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01817v1
• Date: Wed, 4 Jan 2023 20:39:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 13:42:37.117090
• Title: Evaluation of Induced Expert Knowledge in Causal Structure Learning by NOTEARS
• Title（参考訳）: NOTEARSによる因果構造学習におけるエキスパート知識の評価
• Authors: Jawad Chowdhury, Rezaur Rashid, Gabriel Terejanu
• Abstract要約: 非パラメトリックNOTEARSモデルの定式化に使用される追加制約の形で、専門家の知識が因果関係に与える影響について検討する。 その結果, (i) NOTEARSモデルの誤りを正す知識は, 統計的に有意な改善をもたらすこと, (ii) アクティブエッジに対する制約は, 非アクティブエッジよりも因果発見に肯定的な影響を与えること, (iii) 意外なことに, (iii) 誘導された知識は, 平均的な不正確なアクティブエッジおよび/または非アクティブエッジに対して予想以上に正確でないことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5469452301122175
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Causal modeling provides us with powerful counterfactual reasoning and interventional mechanism to generate predictions and reason under various what-if scenarios. However, causal discovery using observation data remains a nontrivial task due to unobserved confounding factors, finite sampling, and changes in the data distribution. These can lead to spurious cause-effect relationships. To mitigate these challenges in practice, researchers augment causal learning with known causal relations. The goal of the paper is to study the impact of expert knowledge on causal relations in the form of additional constraints used in the formulation of the nonparametric NOTEARS. We provide a comprehensive set of comparative analyses of biasing the model using different types of knowledge. We found that (i) knowledge that corrects the mistakes of the NOTEARS model can lead to statistically significant improvements, (ii) constraints on active edges have a larger positive impact on causal discovery than inactive edges, and surprisingly, (iii) the induced knowledge does not correct on average more incorrect active and/or inactive edges than expected. We also demonstrate the behavior of the model and the effectiveness of domain knowledge on a real-world dataset.
• Abstract（参考訳）: 因果モデリングは、様々な状況下で予測と推論を生成する強力な対実的推論と介入機構を提供する。 しかし、観測データを用いた因果探索は、観測されていない背景因子、有限サンプリング、およびデータ分布の変化による非自明な課題である。 これは原因-影響関係を早める可能性がある。 これらの課題を緩和するために、研究者は既知の因果関係を持つ因果学習を増強する。 本研究の目的は、非パラメトリックNOTEARSの定式化に使用される追加制約の形で、専門家の知識が因果関係に与える影響を研究することである。 我々は、異なるタイプの知識を用いてモデルをバイアスする比較分析の包括的セットを提供する。 私たちはそれを見つけました i)NOTEARSモデルの誤りを修正する知識は統計的に重要な改善につながる可能性がある。 (ii)アクティブエッジに対する制約は、非アクティブエッジよりも因果発見にプラスの影響が大きい。 (iii) 誘導された知識は、予想よりも平均的に不正確なアクティブエッジ及び/または不アクティブエッジを補正しない。 また、実世界のデータセットにおけるモデルの振る舞いとドメイン知識の有効性を実証する。

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