論文の概要: Assumption violations in causal discovery and the robustness of score matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13387v2
• Date: Thu, 26 Sep 2024 17:55:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 10:01:09.735520
• Title: Assumption violations in causal discovery and the robustness of score matching
• Title（参考訳）: 因果発見における推定違反とスコアマッチングの堅牢性
• Authors: Francesco Montagna, Atalanti A. Mastakouri, Elias Eulig, Nicoletta Noceti, Lorenzo Rosasco, Dominik Janzing, Bryon Aragam, Francesco Locatello,
• Abstract要約: 本稿では、最近の因果発見手法の観測データに対する実証的性能を広範囲にベンチマークする。 スコアマッチングに基づく手法は、推定されたグラフの偽陽性と偽陰性率において驚くべき性能を示すことを示す。 本論文は,因果発見手法の評価のための新しい基準を策定することを願っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.60630271550033
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When domain knowledge is limited and experimentation is restricted by ethical, financial, or time constraints, practitioners turn to observational causal discovery methods to recover the causal structure, exploiting the statistical properties of their data. Because causal discovery without further assumptions is an ill-posed problem, each algorithm comes with its own set of usually untestable assumptions, some of which are hard to meet in real datasets. Motivated by these considerations, this paper extensively benchmarks the empirical performance of recent causal discovery methods on observational i.i.d. data generated under different background conditions, allowing for violations of the critical assumptions required by each selected approach. Our experimental findings show that score matching-based methods demonstrate surprising performance in the false positive and false negative rate of the inferred graph in these challenging scenarios, and we provide theoretical insights into their performance. This work is also the first effort to benchmark the stability of causal discovery algorithms with respect to the values of their hyperparameters. Finally, we hope this paper will set a new standard for the evaluation of causal discovery methods and can serve as an accessible entry point for practitioners interested in the field, highlighting the empirical implications of different algorithm choices.
• Abstract（参考訳）: ドメイン知識が制限され、倫理的、財政的、時間的制約によって実験が制限される場合、実践者は因果構造を回復するために観察因果的発見法に目を向け、データの統計的特性を利用する。 因果発見がさらなる仮定なしでは不十分な問題であるため、それぞれのアルゴリズムは、通常証明不可能な仮定の集合を持ち、その一部は実際のデータセットでは達成が難しい。 これらの考察により,本論文は,近年の観測的背景条件の異なるデータに対する因果発見手法の実証的性能を広範囲に評価し,各選択したアプローチが要求する臨界仮定を破ることを可能にした。 実験結果から,これらの難解なシナリオにおいて,評価法は偽陽性および偽陰性率において驚くべき性能を示し,その性能に関する理論的知見を提供する。 この研究は、ハイパーパラメータの値に関して因果発見アルゴリズムの安定性をベンチマークする最初の試みでもある。 最後に、本論文では、因果発見手法の評価のための新しい標準を設定し、フィールドに関心のある実践者にとってアクセス可能なエントリポイントとして機能し、異なるアルゴリズム選択の実証的意味を強調することを期待する。

関連論文リスト

• Unsupervised Pairwise Causal Discovery on Heterogeneous Data using Mutual Information Measures [49.1574468325115]
  因果発見(Causal Discovery)は、構成変数の統計的性質を分析することで、この問題に取り組む手法である。 教師付き学習によって得られたことに基づいて,現在の(おそらく誤解を招く)ベースライン結果に疑問を呈する。 その結果、堅牢な相互情報測定を用いて、教師なしの方法でこの問題にアプローチする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-01T09:11:08Z)
• Benchmarking Bayesian Causal Discovery Methods for Downstream Treatment Effect Estimation [137.3520153445413]
  下流推論に重点を置く因果発見手法の評価において,顕著なギャップが存在する。 我々は,GFlowNetsに基づく新たな手法を含む,確立された7つの基本因果探索手法を評価する。 研究の結果,研究対象のアルゴリズムのいくつかは,多種多様なATEモードを効果的に捉えることができることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-11T02:58:10Z)
• Systematic Evaluation of Predictive Fairness [60.0947291284978]
  バイアス付きデータセットのトレーニングにおけるバイアスの緩和は、重要なオープンな問題である。 複数のタスクにまたがる様々なデバイアス化手法の性能について検討する。 データ条件が相対モデルの性能に強い影響を与えることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-17T05:40:13Z)
• Valid Inference After Causal Discovery [73.87055989355737]
  我々は、因果関係発見後の推論に有効なツールを開発する。 因果発見とその後の推論アルゴリズムの組み合わせは,高度に膨らんだ誤発見率をもたらすことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-11T17:40:45Z)
• Empirical Bayesian Approaches for Robust Constraint-based Causal Discovery under Insufficient Data [38.883810061897094]
  因果発見法は、多くの実世界のデータセットではそうではないかもしれないデータ飽和度を仮定する。 本研究では,制約に基づく因果探索手法の性能向上を図るため,ベイジアンによる頻繁な独立性試験を提案する。 実験の結果,SOTA法よりも精度と効率が向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-16T21:08:49Z)
• Generalization bounds and algorithms for estimating conditional average treatment effect of dosage [13.867315751451494]
  本研究では,治療薬対の条件付き平均因果効果を観測データと仮定の組み合わせで推定する作業について検討した。 これは疫学や経済学など、意思決定のために治療薬対を必要とする分野における長年にわたる課題である。 この問題に対するいくつかのベンチマークデータセットに対して、実証的に新しい最先端のパフォーマンス結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-29T15:26:59Z)
• Evaluating Causal Inference Methods [0.4588028371034407]
  我々は、因果推論手法を検証するために、深層生成モデルに基づくフレームワーク、クレデンスを導入する。 我々の研究は、因果推論手法を検証するために、深層生成モデルに基づくフレームワーク、クレデンスを導入している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-09T00:21:22Z)
• Doing Great at Estimating CATE? On the Neglected Assumptions in Benchmark Comparisons of Treatment Effect Estimators [91.3755431537592]
  もっとも単純な設定であっても、無知性仮定に基づく推定は誤解を招く可能性があることを示す。 異種処理効果評価のための機械学習ベンチマークデータセットを2つ検討した。 ベンチマークデータセットの固有の特性が、他のものよりもいくつかのアルゴリズムを好んでいる点を強調します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-28T13:21:27Z)
• Data Generating Process to Evaluate Causal Discovery Techniques for Time Series Data [1.5293427903448025]
  時系列因果発見手法の開発,評価,ベンチマークのためのフレームワークを提案する。 このフレームワークは、ベンチマークに"オーバーフィット"することなく、膨大なデータに対する新しいメソッドの微調整に使用できる。 このフレームワークを用いて, 時系列因果発見手法の評価を行い, 仮定が無効になった場合の性能が著しく低下することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-16T11:38:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。