論文の概要: Fundamental Properties of Causal Entropy and Information Gain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01341v2
• Date: Mon, 19 Feb 2024 14:20:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 03:08:17.701452
• Title: Fundamental Properties of Causal Entropy and Information Gain
• Title（参考訳）: 因果エントロピーの基本特性と情報ゲイン
• Authors: Francisco N. F. Q. Simoes, Mehdi Dastani, Thijs van Ommen
• Abstract要約: 最近の進歩は、構造因果モデル(SCM)による因果制御の定量化を可能にする 因果的エントロピーと因果的情報ゲインと名付けられた尺度は、因果性が重要な役割を果たす機械学習タスクに対する既存の情報理論的アプローチの限界に対処することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22252684361733285
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent developments enable the quantification of causal control given a structural causal model (SCM). This has been accomplished by introducing quantities which encode changes in the entropy of one variable when intervening on another. These measures, named causal entropy and causal information gain, aim to address limitations in existing information theoretical approaches for machine learning tasks where causality plays a crucial role. They have not yet been properly mathematically studied. Our research contributes to the formal understanding of the notions of causal entropy and causal information gain by establishing and analyzing fundamental properties of these concepts, including bounds and chain rules. Furthermore, we elucidate the relationship between causal entropy and stochastic interventions. We also propose definitions for causal conditional entropy and causal conditional information gain. Overall, this exploration paves the way for enhancing causal machine learning tasks through the study of recently-proposed information theoretic quantities grounded in considerations about causality.
• Abstract（参考訳）: 近年の進歩は、構造因果モデル(SCM)が与えられた因果制御の定量化を可能にする。 これはある変数のエントロピーの変化を他の変数にインターベンションする際にエンコードする量を導入することで達成されている。 因果的エントロピーと因果的情報ゲインと名付けられたこれらの尺度は、因果性が重要な役割を果たす機械学習タスクに対する既存の情報理論的アプローチの限界に対処することを目的としている。 数学的にはまだ研究されていない。 本研究は,これらの概念の基本的性質を確立・解析することにより,因果エントロピーの概念と因果情報獲得の形式的理解に寄与する。 さらに,因果エントロピーと確率的介入の関係を明らかにする。 また,因果条件エントロピーと因果条件情報ゲインの定義を提案する。 この調査は、因果性を考慮した情報理論量の研究を通じて、因果的機械学習タスクの強化を図っている。

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