論文の概要: Shapley-PC: Constraint-based Causal Structure Learning with Shapley
Values
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11582v1
- Date: Mon, 18 Dec 2023 11:37:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-20 18:23:06.660035
- Title: Shapley-PC: Constraint-based Causal Structure Learning with Shapley
Values
- Title(参考訳): shapley-pc:shapley値を用いた制約に基づく因果構造学習
- Authors: Fabrizio Russo and Francesca Toni
- Abstract要約: 制約に基づく因果構造学習アルゴリズムを改善する新しい手法であるShapley-PCを提案する。
音質と一貫性を証明し、最先端の制約ベース、検索ベース、機能的因果モデルに基づく手法より優れていることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.755026411356315
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Causal Structure Learning (CSL), amounting to extracting causal relations
among the variables in a dataset, is widely perceived as an important step
towards robust and transparent models. Constraint-based CSL leverages
conditional independence tests to perform causal discovery. We propose
Shapley-PC, a novel method to improve constraint-based CSL algorithms by using
Shapley values over the possible conditioning sets to decide which variables
are responsible for the observed conditional (in)dependences. We prove
soundness and asymptotic consistency and demonstrate that it can outperform
state-of-the-art constraint-based, search-based and functional causal
model-based methods, according to standard metrics in CSL.
- Abstract(参考訳): データセット内の変数間の因果関係を抽出するための因果構造学習(csl)は、堅牢で透明なモデルへの重要なステップとして広く認識されている。
制約ベースのCSLは条件付き独立テストを利用して因果発見を行う。
そこで本研究では,制約に基づくcslアルゴリズムを改善するための新しい手法であるshapley-pcを提案する。
CSLの標準指標によれば、音質と漸近的な一貫性を証明し、最先端の制約ベース、検索ベース、機能的因果モデルに基づく手法より優れていることを示す。
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