Fugu-MT 論文翻訳(概要): Recursive Causal Discovery

論文の概要: Recursive Causal Discovery

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09300v1
Date: Thu, 14 Mar 2024 11:46:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-15 20:47:15.567219
Title: Recursive Causal Discovery
Title（参考訳）: 再帰的因果発見
Authors: Ehsan Mokhtarian, Sepehr Elahi, Sina Akbari, Negar Kiyavash,
Abstract要約: 因果発見は、しばしば因果効果の同定と推定に向けた第一歩である。この論文は、我々の以前の4つの出版物の上に構築され、拡張されている。本稿では,提案アルゴリズムの統一的なフレームワークについて述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.56309301911757
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Causal discovery, i.e., learning the causal graph from data, is often the first step toward the identification and estimation of causal effects, a key requirement in numerous scientific domains. Causal discovery is hampered by two main challenges: limited data results in errors in statistical testing and the computational complexity of the learning task is daunting. This paper builds upon and extends four of our prior publications (Mokhtarian et al., 2021; Akbari et al., 2021; Mokhtarian et al., 2022, 2023a). These works introduced the concept of removable variables, which are the only variables that can be removed recursively for the purpose of causal discovery. Presence and identification of removable variables allow recursive approaches for causal discovery, a promising solution that helps to address the aforementioned challenges by reducing the problem size successively. This reduction not only minimizes conditioning sets in each conditional independence (CI) test, leading to fewer errors but also significantly decreases the number of required CI tests. The worst-case performances of these methods nearly match the lower bound. In this paper, we present a unified framework for the proposed algorithms, refined with additional details and enhancements for a coherent presentation. A comprehensive literature review is also included, comparing the computational complexity of our methods with existing approaches, showcasing their state-of-the-art efficiency. Another contribution of this paper is the release of RCD, a Python package that efficiently implements these algorithms. This package is designed for practitioners and researchers interested in applying these methods in practical scenarios. The package is available at github.com/ban-epfl/rcd, with comprehensive documentation provided at rcdpackage.com.
Abstract（参考訳）: 因果発見、すなわち、データから因果グラフを学習することは、多くの科学領域において重要な要件である因果効果の同定と推定への第一歩であることが多い。因果発見は2つの大きな課題によって妨げられている: 統計的テストにおけるデータ不足と、学習タスクの計算複雑性は恐ろしいほど複雑である。この論文は、我々の以前の4つの出版物(Mokhtarian et al , 2021; Akbari et al , 2021; Mokhtarian et al , 2022, 2023a)の上に構築され、拡張されている。これらの研究は、因果発見のために再帰的に除去できる唯一の変数である可除変数の概念を導入した。削除可能な変数の存在と識別により、因果発見に対する再帰的なアプローチが可能になる。この削減は、各条件独立(CI)テストの条件セットを最小限にするだけでなく、必要なCIテストの数を著しく削減する。これらのメソッドの最悪のパフォーマンスは、下限にほぼ一致する。本稿では,提案するアルゴリズムの統一的なフレームワークについて述べる。また,本手法の計算複雑性を既存手法と比較し,その最先端性を示す総合的な文献レビューも含んでいる。この論文のもう1つの貢献は、これらのアルゴリズムを効率的に実装するPythonパッケージであるRCDのリリースである。このパッケージは、実践的なシナリオにこれらの手法を適用することに興味のある実践者や研究者のために設計されている。パッケージはgithub.com/ban-epfl/rcdで入手できる。

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