論文の概要: A Survey on Causal Discovery Methods for Temporal and Non-Temporal Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15027v1
• Date: Mon, 27 Mar 2023 09:21:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 16:20:32.181769
• Title: A Survey on Causal Discovery Methods for Temporal and Non-Temporal Data
• Title（参考訳）: 時間的・非時間的データに対する因果探索法の検討
• Authors: Uzma Hasan, Emam Hossain, Md Osman Gani
• Abstract要約: Causal Discovery (CD) は、変数間の因果関係をデータから識別するプロセスである。 本研究では,因果発見における共通用語について紹介する。 また、異なる設定における因果エッジを特定するために設計されたアプローチについても論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3314882635954752
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Causal Discovery (CD) is the process of identifying the cause-effect relationships among the variables from data. Over the years, several methods have been developed primarily based on the statistical properties of data to uncover the underlying causal mechanism. In this study we introduce the common terminologies in causal discovery, and provide a comprehensive discussion of the approaches designed to identify the causal edges in different settings. We further discuss some of the benchmark datasets available for evaluating the performance of the causal discovery algorithms, available tools to perform causal discovery readily, and the common metrics used to evaluate these methods. Finally, we conclude by presenting the common challenges involved in CD and also, discuss the applications of CD in multiple areas of interest.
• Abstract（参考訳）: Causal Discovery (CD) は、変数間の因果関係をデータから識別するプロセスである。 長年にわたり、基礎となる因果メカニズムを明らかにするために、データの統計的性質に基づいたいくつかの手法が開発されてきた。 本研究では,因果発見における共通用語を紹介するとともに,異なる設定における因果縁を特定するために設計されたアプローチの包括的考察を行う。 さらに、因果発見アルゴリズムの性能を評価するために利用可能なベンチマークデータセットや、因果発見を簡単に行うためのツール、これらの手法を評価するのに使用される一般的なメトリクスについても論じる。 最後に,cdに関連する共通課題を提示するとともに,様々な分野におけるcdの応用について論じる。

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