論文の概要: Causal Discovery under Off-Target Interventions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08229v1
• Date: Tue, 13 Feb 2024 05:43:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-14 16:32:39.772619
• Title: Causal Discovery under Off-Target Interventions
• Title（参考訳）: 標的外介入による因果発見
• Authors: Davin Choo, Kirankumar Shiragur, Caroline Uhler
• Abstract要約: 因果グラフ発見は様々な分野の応用において重要な問題である。 本研究は,介入数の最小化を目標とした介入設定の下での因果発見問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.92683981229985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Causal graph discovery is a significant problem with applications across various disciplines. However, with observational data alone, the underlying causal graph can only be recovered up to its Markov equivalence class, and further assumptions or interventions are necessary to narrow down the true graph. This work addresses the causal discovery problem under the setting of stochastic interventions with the natural goal of minimizing the number of interventions performed. We propose the following stochastic intervention model which subsumes existing adaptive noiseless interventions in the literature while capturing scenarios such as fat-hand interventions and CRISPR gene knockouts: any intervention attempt results in an actual intervention on a random subset of vertices, drawn from a distribution dependent on attempted action. Under this model, we study the two fundamental problems in causal discovery of verification and search and provide approximation algorithms with polylogarithmic competitive ratios and provide some preliminary experimental results.
• Abstract（参考訳）: 因果グラフ発見は様々な分野の応用において重要な問題である。 しかし、観測データだけでは、基礎となる因果グラフはそのマルコフ同値クラスまでしか回復できず、真のグラフを狭めるにはさらなる仮定や介入が必要となる。 本研究は,確率的介入の設定による因果発見問題に対処し,実施する介入数の最小化という自然な目標を掲げる。 そこで本研究では,脂肪手介入やCRISPR遺伝子ノックアウトなどのシナリオを捉えつつ,文献中の適応的ノイズレス介入を仮定する確率的介入モデルを提案する。 本モデルでは,検証と探索の因果的発見における2つの基本的な問題を考察し,多対数競合比の近似アルゴリズムを提供し,予備的な実験結果を提供する。

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