論文の概要: Intervention Generalization: A View from Factor Graph Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04027v2
• Date: Thu, 9 Nov 2023 00:11:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-10 18:10:30.073100
• Title: Intervention Generalization: A View from Factor Graph Models
• Title（参考訳）: 介入一般化:因子グラフモデルからの考察
• Authors: Gecia Bravo-Hermsdorff, David S. Watson, Jialin Yu, Jakob Zeitler, and Ricardo Silva
• Abstract要約: 操作されたシステムの分布の因子化に関する最小限の仮定に基づいて、過去の実験から新しい条件への飛躍をいかに保証するかを詳しく検討する。 仮定された$textitinterventional Factor Model$ (IFM) は必ずしも情報であるとは限らないが、不測のコンバウンディングとフィードバックのメカニズムを明示的にモデル化する必要性を便利に抽象化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.117681268784223
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One of the goals of causal inference is to generalize from past experiments and observational data to novel conditions. While it is in principle possible to eventually learn a mapping from a novel experimental condition to an outcome of interest, provided a sufficient variety of experiments is available in the training data, coping with a large combinatorial space of possible interventions is hard. Under a typical sparse experimental design, this mapping is ill-posed without relying on heavy regularization or prior distributions. Such assumptions may or may not be reliable, and can be hard to defend or test. In this paper, we take a close look at how to warrant a leap from past experiments to novel conditions based on minimal assumptions about the factorization of the distribution of the manipulated system, communicated in the well-understood language of factor graph models. A postulated $\textit{interventional factor model}$ (IFM) may not always be informative, but it conveniently abstracts away a need for explicitly modeling unmeasured confounding and feedback mechanisms, leading to directly testable claims. Given an IFM and datasets from a collection of experimental regimes, we derive conditions for identifiability of the expected outcomes of new regimes never observed in these training data. We implement our framework using several efficient algorithms, and apply them on a range of semi-synthetic experiments.
• Abstract（参考訳）: 因果推論の目標の1つは、過去の実験と観測データから新しい状態への一般化である。 新たな実験条件から関心の結果へのマッピングを最終的に学習することは原則として可能であるが、トレーニングデータで十分な種類の実験が利用可能であれば、大きな組合せ空間に対応することは困難である。 典型的なスパース実験設計では、この写像は重正規化や事前分布に頼らずに不適切である。 そのような仮定は信頼性があり、防御やテストが難しいかもしれない。 本稿では, 因子グラフモデルのよく理解された言語で伝達される操作系分布の因子化に関する最小限の仮定に基づいて, 過去の実験から新しい条件への飛躍をいかに保証するかを詳細に検討する。 仮定された$\textit{interventional factor model}$ (ifm) は必ずしも有益ではないが、測定されていない共起とフィードバックのメカニズムを明示的にモデル化する必要性を取り除き、直接テスト可能なクレームへと導く。 IFMと実験体制の集合からのデータセットが与えられた場合、これらのトレーニングデータでは観測されなかった新しい制度の結果の識別可能性の条件が導かれる。 提案手法は,複数の効率的なアルゴリズムを用いて実装し,様々な半合成実験に適用する。

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