論文の概要: Castor: Causal Temporal Regime Structure Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01412v1
• Date: Thu, 2 Nov 2023 17:26:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 12:37:51.832548
• Title: Castor: Causal Temporal Regime Structure Learning
• Title（参考訳）: Castor: 因果的時間的レジーム構造学習
• Authors: Abdellah Rahmani, Pascal Frossard
• Abstract要約: CASTOR(Castor)は,多種多様な時系列データから因果関係を学習するためのフレームワークである。 EMアルゴリズムによるスコア関数の気候を通じて、CASTORはレジームの数を推定し、各レジームにおける線形または非線形因果関係を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.79788281088465
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The task of uncovering causal relationships among multivariate time series data stands as an essential and challenging objective that cuts across a broad array of disciplines ranging from climate science to healthcare. Such data entails linear or non-linear relationships, and usually follow multiple a priori unknown regimes. Existing causal discovery methods can infer summary causal graphs from heterogeneous data with known regimes, but they fall short in comprehensively learning both regimes and the corresponding causal graph. In this paper, we introduce CASTOR, a novel framework designed to learn causal relationships in heterogeneous time series data composed of various regimes, each governed by a distinct causal graph. Through the maximization of a score function via the EM algorithm, CASTOR infers the number of regimes and learns linear or non-linear causal relationships in each regime. We demonstrate the robust convergence properties of CASTOR, specifically highlighting its proficiency in accurately identifying unique regimes. Empirical evidence, garnered from exhaustive synthetic experiments and two real-world benchmarks, confirm CASTOR's superior performance in causal discovery compared to baseline methods. By learning a full temporal causal graph for each regime, CASTOR establishes itself as a distinctly interpretable method for causal discovery in heterogeneous time series.
• Abstract（参考訳）: 多変量時系列データ間の因果関係を明らかにするタスクは、気候科学から医療まで幅広い分野にまたがる、必須かつ困難な目標である。 このようなデータには線形または非線形の関係が伴い、通常、複数の未定の体制に従う。 既存の因果発見法は、既知のレジームを持つ異種データから要約因果グラフを推測することができるが、レジームと対応する因果グラフの両方を包括的に学習するのには不足している。 本稿では,異なる因果グラフで表される異種時系列データにおける因果関係を学習するための新しいフレームワークであるCASTORを紹介する。 EMアルゴリズムによるスコア関数の最大化により、CASTORはレジームの数を推定し、各レジームにおける線形あるいは非線形因果関係を学習する。 我々はCASTORの頑健な収束特性を実証し、特異なレシエーションを正確に識別する能力を強調した。 徹底的な合成実験と2つの実世界のベンチマークから得られた実証的な証拠は、CASTORが基礎的な方法と比較して因果発見において優れた性能を示した。 CASTORは、各レシエーションに対する完全な時間的因果グラフを学習することにより、異種時系列における因果発見の明確な解釈可能な方法として自分自身を確立する。

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