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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15027v2
• Date: Wed, 5 Apr 2023 06:34:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 15:11:03.033634
• 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: 因果発見(英: Causal Discovery、CD)とは、データからシステムの変数間の因果関係を特定する過程である。 本稿では,独立および同一に分散したデータと時系列データの両方から因果発見を行うために設計された手法について,広範囲にわたる議論を行う。
• 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 of a system 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 present an extensive discussion on the methods designed to perform causal discovery from both independent and identically distributed (i.i.d.) data and time series data. For this purpose, we first introduce the common terminologies in causal discovery, and then provide a comprehensive discussion of the algorithms 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 methods, available tools or software packages to perform causal discovery readily, and the common metrics used to evaluate these methods. We also test some common causal discovery algorithms on different benchmark datasets, and compare their performances. Finally, we conclude by presenting the common challenges involved in causal discovery, and also, discuss the applications of causal discovery in multiple areas of interest.
• Abstract（参考訳）: Causal Discovery (CD) は、データからシステムの変数間の因果関係を特定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,独立・同一に分散したデータと時系列データの両方から因果発見を行う手法について,広範囲にわたる議論を行う。 この目的のために,まず,因果発見における共通用語を紹介し,その後,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ルゴリズムの包括的議論を行う。 さらに,因果発見法の性能評価に使用可能なベンチマークデータセットや,因果発見を容易に行うための利用可能なツールやソフトウェアパッケージ,それらの評価に使用される一般的なメトリクスについても検討した。 また、異なるベンチマークデータセット上で共通の因果探索アルゴリズムをテストし、それらの性能を比較する。 最後に,因果発見に関わる共通課題を提示するとともに,複数の関心領域における因果発見の応用について論じる。

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