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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08616v2
• Date: Thu, 11 Jul 2024 13:45:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 23:17:39.766916
• 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ギャジッド
• Authors: Leonard Henckel, Theo Würtzen, Sebastian Weichwald,
• Abstract要約: グラフ間の因果距離を開発するための枠組みを開発する。 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）: 2.72836834536003
• 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 new reachability algorithms to compute the distances efficiently and to prove their low polynomial time complexity. In our package gadjid (open source at https://github.com/CausalDisco/gadjid), we provide implementations of our distances; they are orders of magnitude faster with proven lower time complexity 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。 距離を効率よく計算し、多項式時間の複雑さを証明するための新しい到達性アルゴリズムを開発した。 我々のパッケージgadjid(https://github.com/CausalDisco/gadjidのオープンソース)では、我々の距離の実装を提供しています。

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