論文の概要: On Learning Necessary and Sufficient Causal Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12389v2
• Date: Wed, 1 Nov 2023 07:47:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 18:19:42.518728
• Title: On Learning Necessary and Sufficient Causal Graphs
• Title（参考訳）: 必要十分因果グラフの学習について
• Authors: Hengrui Cai, Yixin Wang, Michael Jordan, Rui Song
• Abstract要約: 実際には、グラフ内の変数の小さな部分集合のみが関心の結果に関係している。 本稿では,目的達成のための因果関係変数のみを含む,必要かつ十分な因果グラフ(NSCG)のクラスを学習することを提案する。 因果関係の確率と特徴の自然因果関係の理論的性質を確立することにより,必要な因果構造学習(NSCSL)アルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.339455706346193
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The causal revolution has stimulated interest in understanding complex relationships in various fields. Most of the existing methods aim to discover causal relationships among all variables within a complex large-scale graph. However, in practice, only a small subset of variables in the graph are relevant to the outcomes of interest. Consequently, causal estimation with the full causal graph -- particularly given limited data -- could lead to numerous falsely discovered, spurious variables that exhibit high correlation with, but exert no causal impact on, the target outcome. In this paper, we propose learning a class of necessary and sufficient causal graphs (NSCG) that exclusively comprises causally relevant variables for an outcome of interest, which we term causal features. The key idea is to employ probabilities of causation to systematically evaluate the importance of features in the causal graph, allowing us to identify a subgraph relevant to the outcome of interest. To learn NSCG from data, we develop a necessary and sufficient causal structural learning (NSCSL) algorithm, by establishing theoretical properties and relationships between probabilities of causation and natural causal effects of features. Across empirical studies of simulated and real data, we demonstrate that NSCSL outperforms existing algorithms and can reveal crucial yeast genes for target heritable traits of interest.
• Abstract（参考訳）: 因果革命は様々な分野における複雑な関係を理解することへの関心を刺激した。 既存の手法の多くは、複雑な大規模グラフ内のすべての変数間の因果関係を発見することを目的としている。 しかし、実際には、グラフ内の変数の小さな部分集合のみが関心の結果に関係している。 その結果、すべての因果グラフによる因果推定(特に限られたデータが与えられた場合)は、ターゲットの結果に因果的影響を及ぼさない、高い相関を示す多数の誤検出、散発的変数につながる可能性がある。 本稿では,関心のある結果に因果関係変数を排他的に含む必要十分因果グラフ(nscg)のクラスを学習し,因果特徴(causal features)と呼ぶ。 鍵となる考え方は、因果関係の確率を用いて因果関係グラフにおける特徴の重要性を体系的に評価し、利害関係のサブグラフを特定することである。 データからNSCGを学習するためには、因果関係の確率と特徴の自然因果関係の理論的性質を確立することにより、必要十分な因果構造学習(NSCSL)アルゴリズムを開発する。 シミュレーションおよび実データを用いた実験により, nscslは既存のアルゴリズムよりも優れており, 重要な酵母遺伝子を同定できることを示した。

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