論文の概要: Better Simulations for Validating Causal Discovery with the DAG-Adaptation of the Onion Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13100v1
• Date: Tue, 21 May 2024 16:04:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-25 04:12:17.816293
• Title: Better Simulations for Validating Causal Discovery with the DAG-Adaptation of the Onion Method
• Title（参考訳）: DAG-Adaptation of the Onion Method による因果発見の検証
• Authors: Bryan Andrews, Erich Kummerfeld,
• Abstract要約: データから因果モデルを学習するためのほとんどの人工知能アルゴリズムはシミュレーション研究によって検証されている。 広く受け入れられているシミュレーション標準は存在せず、出版物はしばしば性能統計に矛盾することを報告している。 配向非巡回グラフ(DAG)に対する線形モデル生成のための新しいシミュレーション設計法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.35418053868268
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The number of artificial intelligence algorithms for learning causal models from data is growing rapidly. Most ``causal discovery'' or ``causal structure learning'' algorithms are primarily validated through simulation studies. However, no widely accepted simulation standards exist and publications often report conflicting performance statistics -- even when only considering publications that simulate data from linear models. In response, several manuscripts have criticized a popular simulation design for validating algorithms in the linear case. We propose a new simulation design for generating linear models for directed acyclic graphs (DAGs): the DAG-adaptation of the Onion (DaO) method. DaO simulations are fundamentally different from existing simulations because they prioritize the distribution of correlation matrices rather than the distribution of linear effects. Specifically, the DaO method uniformly samples the space of all correlation matrices consistent with (i.e. Markov to) a DAG. We also discuss how to sample DAGs and present methods for generating DAGs with scale-free in-degree or out-degree. We compare the DaO method against two alternative simulation designs and provide implementations of the DaO method in Python and R: https://github.com/bja43/DaO_simulation. We advocate for others to adopt DaO simulations as a fair universal benchmark.
• Abstract（参考訳）: データから因果モデルを学ぶ人工知能アルゴリズムの数は急速に増えている。 ほとんどの『因果発見』や『因果構造学習』のアルゴリズムは、主にシミュレーション研究によって検証される。 しかしながら、広く受け入れられているシミュレーション標準は存在せず、出版物は、しばしば競合するパフォーマンス統計を報告します。 これに対し、いくつかの写本は、線形の場合のアルゴリズムを検証するために一般的なシミュレーション設計を批判している。 配向非巡回グラフ(DAG)に対する線形モデル生成のための新しいシミュレーション設計法を提案する。 DaOシミュレーションは線形効果の分布よりも相関行列の分布を優先するため、既存のシミュレーションと根本的に異なる。 具体的には、DAO法は、(マルコフから)DAGと整合したすべての相関行列の空間を均一にサンプリングする。 また,DAGのサンプル化方法や,DAGをスケールフリー・イン・ディグリーまたはアウト・ディグリーで生成する方法についても論じる。 我々は、DaOメソッドを2つの代替シミュレーション設計と比較し、PythonとRでDaOメソッドの実装を提供する: https://github.com/bja43/DaO_simulation。 我々は,DAOシミュレーションを公正な普遍的ベンチマークとして採用することを主張する。

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