論文の概要: Causal Information Splitting: Engineering Proxy Features for Robustness to Distribution Shifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05832v3
• Date: Mon, 31 Jul 2023 18:18:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 17:37:15.851068
• Title: Causal Information Splitting: Engineering Proxy Features for Robustness to Distribution Shifts
• Title（参考訳）: 因果情報分割:分散シフトへのロバストネスのためのエンジニアリングプロキシ機能
• Authors: Bijan Mazaheri, Atalanti Mastakouri, Dominik Janzing, Michaela Hardt
• Abstract要約: 我々は、標的の因果変数と反因果変数が観測されない困難な設定に焦点をあてる。 我々は,プロキシとして機能する観測下流変数の特徴選択と工学的手法を開発した。 安定したモデルを構築するのに役立つプロキシを特定し、さらに、補助的なトレーニングタスクを使用して、対実的な質問に答える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.42107537298303
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Statistical prediction models are often trained on data from different probability distributions than their eventual use cases. One approach to proactively prepare for these shifts harnesses the intuition that causal mechanisms should remain invariant between environments. Here we focus on a challenging setting in which the causal and anticausal variables of the target are unobserved. Leaning on information theory, we develop feature selection and engineering techniques for the observed downstream variables that act as proxies. We identify proxies that help to build stable models and moreover utilize auxiliary training tasks to answer counterfactual questions that extract stability-enhancing information from proxies. We demonstrate the effectiveness of our techniques on synthetic and real data.
• Abstract（参考訳）: 統計予測モデルは、結果のユースケースと異なる確率分布のデータに基づいて訓練されることが多い。 これらのシフトを積極的に準備する一つのアプローチは、因果メカニズムは環境間で不変であるべきだという直観を利用する。 ここでは、ターゲットの因果変数と反因果変数が観測されない困難な設定に焦点を当てる。 情報理論に基づいて、プロキシとして機能する観測下流変数の特徴選択と工学的手法を開発する。 安定なモデルを構築するのに役立つプロキシを特定し、さらに補助トレーニングタスクを利用して、プロキシから安定性向上情報を抽出する偽りの質問に答える。 合成データおよび実データに対する本手法の有効性を実証する。

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