論文の概要: Causal Entropy and Information Gain for Measuring Causal Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07703v2
- Date: Fri, 26 Jan 2024 09:55:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-29 18:00:26.097759
- Title: Causal Entropy and Information Gain for Measuring Causal Control
- Title（参考訳）: 因果エントロピーと因果制御測定のための情報ゲイン
- Authors: Francisco Nunes Ferreira Quialheiro Simoes, Mehdi Dastani, Thijs van
Ommen
- Abstract要約: 本稿では,因果的エントロピーと相互情報の因果的バージョンを,因果的エントロピーと因果的情報ゲインと呼ぶ形で導入する。
これらの量は他の変数への介入によって生じる変数のエントロピーの変化を捉えている。
これらの量と因果効果の存在を結びつける基礎的な結果が導出された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22252684361733285
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial intelligence models and methods commonly lack causal
interpretability. Despite the advancements in interpretable machine learning
(IML) methods, they frequently assign importance to features which lack causal
influence on the outcome variable. Selecting causally relevant features among
those identified as relevant by these methods, or even before model training,
would offer a solution. Feature selection methods utilizing information
theoretical quantities have been successful in identifying statistically
relevant features. However, the information theoretical quantities they are
based on do not incorporate causality, rendering them unsuitable for such
scenarios. To address this challenge, this article proposes information
theoretical quantities that incorporate the causal structure of the system,
which can be used to evaluate causal importance of features for some given
outcome variable. Specifically, we introduce causal versions of entropy and
mutual information, termed causal entropy and causal information gain, which
are designed to assess how much control a feature provides over the outcome
variable. These newly defined quantities capture changes in the entropy of a
variable resulting from interventions on other variables. Fundamental results
connecting these quantities to the existence of causal effects are derived. The
use of causal information gain in feature selection is demonstrated,
highlighting its superiority over standard mutual information in revealing
which features provide control over a chosen outcome variable. Our
investigation paves the way for the development of methods with improved
interpretability in domains involving causation.
- Abstract（参考訳）: 人工知能モデルと手法は一般的に因果解釈性に欠ける。
解釈可能な機械学習(IML)手法の進歩にもかかわらず、結果変数に因果的影響を持たない特徴にしばしば重要度を割り当てる。
これらの方法によって関連づけられた、あるいはモデルトレーニングの前にも、因果関係のある特徴を選択することは、ソリューションを提供する。
情報理論量を利用した特徴選択法は,統計的に関連する特徴の同定に成功している。
しかし、それらに基づく情報理論量は因果関係を含まないため、そのようなシナリオには適さない。
この課題に対処するために,本論文では,ある結果変数に対する特徴の因果的重要性を評価するために,システムの因果的構造を組み込んだ情報理論量を提案する。
具体的には、因果エントロピー(causal entropy)と因果情報ゲイン(causal information gain)と呼ばれるエントロピーと相互情報の因果バージョンを導入する。
これらの新しく定義された量は、他の変数への介入による変数のエントロピーの変化をキャプチャする。
これらの量と因果効果の存在を結びつける基本的な結果が導出される。
特徴選択における因果情報ゲインの使用を実証し、選択した結果変数に対する制御を提供する特徴を明らかにする際に、標準的相互情報よりも優位性を示す。
本研究は,因果関係領域の解釈性を向上させる手法開発への道を開くものである。
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