論文の概要: Adjustment Identification Distance: A gadjid for Causal Structure Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08616v1
• Date: Tue, 13 Feb 2024 17:32:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-14 14:14:38.206219
• Title: Adjustment Identification Distance: A gadjid for Causal Structure Learning
• Title（参考訳）: 調整識別距離:因果構造学習のためのgadjid
• Authors: Leonard Henckel and Theo W\"urtzen and Sebastian Weichwald
• Abstract要約: 本稿では,グラフ間の因果距離を推定する枠組みを提案する。 このフレームワークを用いて、改良された調整ベース距離と、部分的に有向な非巡回グラフと因果順序の拡張を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0664125971045286
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Evaluating graphs learned by causal discovery algorithms is difficult: The number of edges that differ between two graphs does not reflect how the graphs differ with respect to the identifying formulas they suggest for causal effects. We introduce a framework for developing causal distances between graphs which includes the structural intervention distance for directed acyclic graphs as a special case. We use this framework to develop improved adjustment-based distances as well as extensions to completed partially directed acyclic graphs and causal orders. We develop polynomial-time reachability algorithms to compute the distances efficiently. In our package gadjid (open source at https://github.com/CausalDisco/gadjid), we provide implementations of our distances; they are orders of magnitude faster than the structural intervention distance and thereby provide a success metric for causal discovery that scales to graph sizes that were previously prohibitive.
• Abstract（参考訳）: 因果探索アルゴリズムによって学習されたグラフの評価は困難である: 2つのグラフ間で異なるエッジの数は、因果効果を示唆する公式の特定に関してグラフがどのように異なるかを反映していない。 本稿では,有向非巡回グラフの構造的介入距離を含むグラフ間の因果距離を開発するためのフレームワークを提案する。 この枠組みを改良した調整ベース距離と、部分有向非巡回グラフと因果順序の拡張に利用する。 多項式時間到達性アルゴリズムを開発し,その距離を効率的に計算する。 当社のパッケージgadjid(https://github.com/CausalDisco/gadjid)では,構造的介入距離よりも桁違いに早く,従来禁止されていたグラフサイズにスケールする因果発見の成功指標を提供する。

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