論文の概要: dotears: Scalable, consistent DAG estimation using observational and
interventional data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19215v1
- Date: Tue, 30 May 2023 17:03:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-31 14:44:26.475111
- Title: dotears: Scalable, consistent DAG estimation using observational and
interventional data
- Title（参考訳）: dotears:観測データと介入データを用いたスケーラブルで一貫したDAG推定
- Authors: Albert Xue, Jingyou Rao, Sriram Sankararaman, Harold Pimentel
- Abstract要約: $texttdotears$[doo-tairs]は、継続的最適化を通じて単一の因果構造を推論するスケーラブルな構造学習フレームワークである。
我々は、$texttdotears$は、軽度の仮定の下で真DAGの証明可能な一貫した推定量であることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2079886535603084
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Learning causal directed acyclic graphs (DAGs) from data is complicated by a
lack of identifiability and the combinatorial space of solutions. Recent work
has improved tractability of score-based structure learning of DAGs in
observational data, but is sensitive to the structure of the exogenous error
variances. On the other hand, learning exogenous variance structure from
observational data requires prior knowledge of structure. Motivated by new
biological technologies that link highly parallel gene interventions to a
high-dimensional observation, we present $\texttt{dotears}$ [doo-tairs], a
scalable structure learning framework which leverages observational and
interventional data to infer a single causal structure through continuous
optimization. $\texttt{dotears}$ exploits predictable structural consequences
of interventions to directly estimate the exogenous error structure, bypassing
the circular estimation problem. We extend previous work to show, both
empirically and analytically, that the inferences of previous methods are
driven by exogenous variance structure, but $\texttt{dotears}$ is robust to
exogenous variance structure. Across varied simulations of large random DAGs,
$\texttt{dotears}$ outperforms state-of-the-art methods in structure
estimation. Finally, we show that $\texttt{dotears}$ is a provably consistent
estimator of the true DAG under mild assumptions.
- Abstract（参考訳）: データからの因果有向非巡回グラフ(DAG)の学習は、識別可能性の欠如と解の組合せ空間によって複雑である。
最近の研究は、観測データにおけるDAGのスコアに基づく構造学習のトラクタビリティを改善したが、外因性エラー分散の構造に敏感である。
一方,観測データから外因的分散構造を学ぶには,事前構造知識が必要である。
高次遺伝子介入と高次元の観察を結びつける新しい生物学的技術に触発され、連続的な最適化を通じて単一の因果構造を推測するために観察・介入データを活用するスケーラブルな構造学習フレームワークである$\texttt{dotears}$[doo-tairs]を提示する。
dotears}$\texttt{dotears}$は、外因性エラー構造を直接推定するために介入の予測可能な構造的結果を利用する。
経験的および分析的に、従来の方法の推論は外因的分散構造によって駆動されるが、$\texttt{dotears}$ は外因的分散構造に頑健であることを示すために、以前の研究を拡張した。
大規模ランダムDAGの様々なシミュレーション、$\texttt{dotears}$は構造推定における最先端の手法より優れている。
最後に、$\texttt{dotears}$は、穏やかな仮定の下で真DAGの証明可能な一貫した推定量であることを示す。
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