論文の概要: Boosting Synthetic Data Generation with Effective Nonlinear Causal Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07427v1
• Date: Wed, 18 Jan 2023 10:54:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-19 16:17:52.098757
• Title: Boosting Synthetic Data Generation with Effective Nonlinear Causal Discovery
• Title（参考訳）: 効果的な非線形因果探索による合成データ生成
• Authors: Martina Cinquini, Fosca Giannotti, Riccardo Guidotti
• Abstract要約: ソフトウェアテスト、データプライバシ、不均衡学習、人工知能の説明では、もっともらしいデータサンプルを生成することが不可欠である。 データ生成に広く使用されるアプローチの一般的な前提は、機能の独立性である。 本稿では,変数間の非線形因果関係を発見し,生成時に利用する合成データセット生成手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.81479419498206
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Synthetic data generation has been widely adopted in software testing, data privacy, imbalanced learning, and artificial intelligence explanation. In all such contexts, it is crucial to generate plausible data samples. A common assumption of approaches widely used for data generation is the independence of the features. However, typically, the variables of a dataset depend on one another, and these dependencies are not considered in data generation leading to the creation of implausible records. The main problem is that dependencies among variables are typically unknown. In this paper, we design a synthetic dataset generator for tabular data that can discover nonlinear causalities among the variables and use them at generation time. State-of-the-art methods for nonlinear causal discovery are typically inefficient. We boost them by restricting the causal discovery among the features appearing in the frequent patterns efficiently retrieved by a pattern mining algorithm. We design a framework for generating synthetic datasets with known causalities to validate our proposal. Broad experimentation on many synthetic and real datasets with known causalities shows the effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 合成データ生成は、ソフトウェアテスト、データプライバシ、不均衡学習、人工知能の説明に広く採用されている。 このような状況では、信頼できるデータサンプルを生成することが不可欠である。 データ生成に広く使用されるアプローチの一般的な前提は、機能の独立性である。 しかし、典型的にはデータセットの変数は互いに依存しており、これらの依存関係はデータ生成では考慮されない。 主な問題は変数間の依存関係が通常不明であることだ。 本稿では,変数間の非線形因果関係を探索し,生成時にそれらを利用することのできる表データ用合成データセット生成器を設計する。 非線形因果発見のための最先端の手法は通常非効率である。 パターンマイニングアルゴリズムによって効率的に検索される頻繁なパターンに現れる特徴のうち因果発見を制限することでそれらを強化する。 我々は,提案の妥当性を検証するために,既知の因果関係を持つ合成データセットを生成するフレームワークを設計した。 既知の因果関係を持つ多くの合成および実データセットに関する広範な実験は、提案手法の有効性を示している。

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