論文の概要: Optimal Transport for Structure Learning Under Missing Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15255v2
• Date: Sat, 1 Jun 2024 10:57:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 16:28:21.071440
• Title: Optimal Transport for Structure Learning Under Missing Data
• Title（参考訳）: 欠測データに基づく構造学習のための最適輸送
• Authors: Vy Vo, He Zhao, Trung Le, Edwin V. Bonilla, Dinh Phung,
• Abstract要約: そこで本稿では,最適なトランスポートに基づくデータから因果構造を学習するためのスコアベースアルゴリズムを提案する。 我々のフレームワークは,ほとんどのシミュレーションや実データ設定において競合する手法よりも,真の因果構造を効果的に回復することが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.240965564055138
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Causal discovery in the presence of missing data introduces a chicken-and-egg dilemma. While the goal is to recover the true causal structure, robust imputation requires considering the dependencies or, preferably, causal relations among variables. Merely filling in missing values with existing imputation methods and subsequently applying structure learning on the complete data is empirically shown to be sub-optimal. To address this problem, we propose a score-based algorithm for learning causal structures from missing data based on optimal transport. This optimal transport viewpoint diverges from existing score-based approaches that are dominantly based on expectation maximization. We formulate structure learning as a density fitting problem, where the goal is to find the causal model that induces a distribution of minimum Wasserstein distance with the observed data distribution. Our framework is shown to recover the true causal graphs more effectively than competing methods in most simulations and real-data settings. Empirical evidence also shows the superior scalability of our approach, along with the flexibility to incorporate any off-the-shelf causal discovery methods for complete data.
• Abstract（参考訳）: 欠落データの存在下での因果発見はニワトリと卵のジレンマを引き起こす。 真の因果構造を復元することが目的であるが、頑健な計算では変数間の因果関係を考慮し、あるいは好ましくは変数間の因果関係を考慮する必要がある。 不足した値を既存の計算手法で埋め込んだ後、その完全なデータに構造学習を適用することは、経験的に準最適であることが示される。 この問題に対処するために,最適なトランスポートに基づく欠落データから因果構造を学習するためのスコアベースアルゴリズムを提案する。 この最適輸送視点は、期待の最大化に基づいて支配的なスコアベースのアプローチから分岐する。 構造学習を密度適合問題として定式化し、観測されたデータ分布と最小ワッサーシュタイン距離の分布を誘導する因果モデルを求める。 我々のフレームワークは,ほとんどのシミュレーションや実データ設定において,競合する手法よりも効果的に真の因果グラフを復元する。 実証的な証拠はまた、我々のアプローチの優れたスケーラビリティと、既製の因果発見手法を完全なデータに組み込む柔軟性を示している。

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