論文の概要: Boosting Causal Additive Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06523v1
• Date: Fri, 12 Jan 2024 11:43:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 19:48:33.999877
• Title: Boosting Causal Additive Models
• Title（参考訳）: 因果加法モデルの拡張
• Authors: Maximilian Kertel and Nadja Klein
• Abstract要約: 本稿では,観測データから付加的構造方程式モデル(SEM)を学習するためのブースティングに基づく手法を提案する。 任意の回帰手法に基づくスコア関数の族を導入し、真の因果順序を一貫して好むために必要な条件を確立する。 高次元データセットによってもたらされる課題に対処するため、加法的SEMの空間における成分勾配勾配によるアプローチを適応する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We present a boosting-based method to learn additive Structural Equation Models (SEMs) from observational data, with a focus on the theoretical aspects of determining the causal order among variables. We introduce a family of score functions based on arbitrary regression techniques, for which we establish necessary conditions to consistently favor the true causal ordering. Our analysis reveals that boosting with early stopping meets these criteria and thus offers a consistent score function for causal orderings. To address the challenges posed by high-dimensional data sets, we adapt our approach through a component-wise gradient descent in the space of additive SEMs. Our simulation study underlines our theoretical results for lower dimensions and demonstrates that our high-dimensional adaptation is competitive with state-of-the-art methods. In addition, it exhibits robustness with respect to the choice of the hyperparameters making the procedure easy to tune.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,観測データから加法構造方程式モデル(SEM)を学習し,変数間の因果順序を決定する理論的側面に焦点をあてる。 任意の回帰手法に基づくスコア関数の族を導入し,真の因果順序付けを一貫して好むために必要な条件を定式化する。 分析の結果,早期停止によるブースティングはこれらの基準を満たし,因果順序付けに一貫したスコア関数を提供することがわかった。 高次元データセットによってもたらされる課題に対処するため、加法的SEMの空間における成分勾配勾配によるアプローチを適応する。 シミュレーション研究は,より低次元の理論的結果に基づいて,我々の高次元適応が最先端手法と競合することを示す。 さらに、ハイパーパラメータの選択に関して堅牢性を示し、手順を調整しやすくする。

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