論文の概要: Hybrid Top-Down Global Causal Discovery with Local Search for Linear and Nonlinear Additive Noise Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14496v4
• Date: Thu, 07 Nov 2024 22:37:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 18:11:04.597190
• Title: Hybrid Top-Down Global Causal Discovery with Local Search for Linear and Nonlinear Additive Noise Models
• Title（参考訳）: 線形および非線形付加雑音モデルに対する局所探索によるハイブリッドトップダウングローバル因果探索
• Authors: Sujai Hiremath, Jacqueline R. M. A. Maasch, Mengxiao Gao, Promit Ghosal, Kyra Gan,
• Abstract要約: 関数因果モデルに基づく手法は、ユニークなグラフを識別することができるが、次元性の呪いや強いパラメトリックな仮定を課すことに苦しむ。 本研究では,局所的な因果構造を利用した観測データにおけるグローバル因果発見のための新しいハイブリッド手法を提案する。 我々は, 合成データに対する実証的な検証を行い, 正確性および最悪の場合の時間複雑度を理論的に保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0738462952016232
• License:
• Abstract: Learning the unique directed acyclic graph corresponding to an unknown causal model is a challenging task. Methods based on functional causal models can identify a unique graph, but either suffer from the curse of dimensionality or impose strong parametric assumptions. To address these challenges, we propose a novel hybrid approach for global causal discovery in observational data that leverages local causal substructures. We first present a topological sorting algorithm that leverages ancestral relationships in linear structural equation models to establish a compact top-down hierarchical ordering, encoding more causal information than linear orderings produced by existing methods. We demonstrate that this approach generalizes to nonlinear settings with arbitrary noise. We then introduce a nonparametric constraint-based algorithm that prunes spurious edges by searching for local conditioning sets, achieving greater accuracy than current methods. We provide theoretical guarantees for correctness and worst-case polynomial time complexities, with empirical validation on synthetic data.
• Abstract（参考訳）: 未知因果モデルに対応する一意な有向非巡回グラフの学習は難しい課題である。 関数因果モデルに基づく手法は、ユニークなグラフを識別することができるが、次元性の呪いに苦しむか、強いパラメトリック仮定を課すかのいずれかである。 これらの課題に対処するため、我々は、局所的な因果構造を利用した観測データにおけるグローバル因果発見のための新しいハイブリッドアプローチを提案する。 まず,線形構造方程式モデルにおける祖先関係を利用したトポロジカルソートアルゴリズムを提案する。 この手法が任意の雑音を伴う非線形設定に一般化されることを実証する。 次に,局所条件付き集合を探索し,現在の手法よりも高精度な非パラメトリック制約に基づくアルゴリズムを提案する。 我々は, 合成データに対する実証検証を行い, 正確性および最悪の多項式時間複雑度を理論的に保証する。

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