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。
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