論文の概要: Causal hybrid modeling with double machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13332v2
• Date: Thu, 4 Apr 2024 14:02:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-05 19:33:50.145211
• Title: Causal hybrid modeling with double machine learning
• Title（参考訳）: ダブル機械学習を用いた因果ハイブリッドモデリング
• Authors: Kai-Hendrik Cohrs, Gherardo Varando, Nuno Carvalhais, Markus Reichstein, Gustau Camps-Valls,
• Abstract要約: ハイブリッドモデリングは、機械学習と科学的知識を統合し、解釈可能性、一般化、自然法則の遵守を強化する。 本稿では、因果関係を推定するためにDouble Machine Learning (DML) を用いる因果関係推論フレームワークを用いてハイブリッドモデルを推定する新しい手法を提案する。 我々は、DMLに基づくハイブリッドモデリングが、エンドツーエンドのディープニューラルネットワーク(DNN)アプローチよりも因果パラメータを推定し、効率性の証明、正規化手法からのバイアスに対する堅牢性、等性回避に優れていることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.190790144182304
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hybrid modeling integrates machine learning with scientific knowledge to enhance interpretability, generalization, and adherence to natural laws. Nevertheless, equifinality and regularization biases pose challenges in hybrid modeling to achieve these purposes. This paper introduces a novel approach to estimating hybrid models via a causal inference framework, specifically employing Double Machine Learning (DML) to estimate causal effects. We showcase its use for the Earth sciences on two problems related to carbon dioxide fluxes. In the $Q_{10}$ model, we demonstrate that DML-based hybrid modeling is superior in estimating causal parameters over end-to-end deep neural network (DNN) approaches, proving efficiency, robustness to bias from regularization methods, and circumventing equifinality. Our approach, applied to carbon flux partitioning, exhibits flexibility in accommodating heterogeneous causal effects. The study emphasizes the necessity of explicitly defining causal graphs and relationships, advocating for this as a general best practice. We encourage the continued exploration of causality in hybrid models for more interpretable and trustworthy results in knowledge-guided machine learning.
• Abstract（参考訳）: ハイブリッドモデリングは、機械学習と科学的知識を統合し、解釈可能性、一般化、自然法則の遵守を強化する。 それでも、等質性と正規化バイアスは、これらの目的を達成するためにハイブリッドモデリングにおいて課題を提起する。 本稿では、因果関係を推定するためにDouble Machine Learning (DML) を用いる因果関係推論フレームワークを用いてハイブリッドモデルを推定する新しい手法を提案する。 我々は、二酸化炭素のフラックスに関連する2つの問題について、地球科学におけるその使用例を示す。 Q_{10}$モデルでは、DMLに基づくハイブリッドモデリングが、エンドツーエンドのディープニューラルネットワーク(DNN)アプローチよりも因果パラメータを推定し、効率性の証明、正規化手法からのバイアスへの堅牢性、等性回避に優れていることを示した。 本手法は, 炭素フラックスの分配に応用され, 不均一因果効果の調節に柔軟性を示す。 この研究は、因果グラフと関係を明確に定義することの必要性を強調し、これを一般的なベストプラクティスとして主張する。 我々は、知識誘導機械学習において、より解釈可能で信頼性の高い結果を得るために、ハイブリッドモデルにおける因果関係の継続的な探索を奨励する。

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