論文の概要: Self-Compatibility: Evaluating Causal Discovery without Ground Truth
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09552v1
- Date: Tue, 18 Jul 2023 18:59:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-20 16:27:10.765422
- Title: Self-Compatibility: Evaluating Causal Discovery without Ground Truth
- Title（参考訳）: 自己整合性:地中真実のない因果発見の評価
- Authors: Philipp M. Faller (1), Leena Chennuru Vankadara (2), Atalanti A.
Mastakouri (2), Francesco Locatello (2), Dominik Janzing (2) ((1) Karlsruhe
Institute of Technology, (2) Amazon Research Tuebingen)
- Abstract要約: 本研究では,基底真理が存在しない場合に因果発見アルゴリズムの出力をfalsificationする新しい手法を提案する。
我々の重要な洞察は、統計的学習がデータポイントのサブセット間の安定性を求める一方で、因果学習は変数のサブセット間の安定性を求めるべきであるということである。
本研究では,不整合性の検出が,仮定や誤差が有限なサンプル効果によって誤って因果関係を推定することを証明する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As causal ground truth is incredibly rare, causal discovery algorithms are
commonly only evaluated on simulated data. This is concerning, given that
simulations reflect common preconceptions about generating processes regarding
noise distributions, model classes, and more. In this work, we propose a novel
method for falsifying the output of a causal discovery algorithm in the absence
of ground truth. Our key insight is that while statistical learning seeks
stability across subsets of data points, causal learning should seek stability
across subsets of variables. Motivated by this insight, our method relies on a
notion of compatibility between causal graphs learned on different subsets of
variables. We prove that detecting incompatibilities can falsify wrongly
inferred causal relations due to violation of assumptions or errors from finite
sample effects. Although passing such compatibility tests is only a necessary
criterion for good performance, we argue that it provides strong evidence for
the causal models whenever compatibility entails strong implications for the
joint distribution. We also demonstrate experimentally that detection of
incompatibilities can aid in causal model selection.
- Abstract（参考訳）: 因果的根拠の真理は非常に稀であるため、因果的発見アルゴリズムは一般にシミュレーションデータでのみ評価される。
これは、ノイズ分布やモデルクラスなどに関するプロセス生成に関する一般的な前提をシミュレーションが反映しているためである。
本研究では,基底真理が欠如している場合に因果探索アルゴリズムの出力をfalsificationする新しい手法を提案する。
我々の重要な洞察は、統計的学習がデータポイントのサブセット間の安定性を求める一方で、因果学習は変数のサブセット間の安定性を求めるべきであるということである。
この知見に動機づけられたこの方法は、変数の異なる部分集合で学習された因果グラフ間の互換性の概念に依存している。
非互換性の検出は、仮定の違反や有限なサンプル効果による誤りにより、誤った推論因果関係を偽り得ることが証明される。
このような整合性テストの通過は, 良好な性能を示す上で必要な基準に過ぎないが, 整合性が結合分布に強い影響を及ぼす場合, 因果関係モデルに対して強い証拠を与えると論じる。
また,不適合性の検出が因果モデル選択の助けとなることを実験的に示す。
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