Fugu-MT 論文翻訳(概要): Local Causal Structure Learning in the Presence of Latent Variables

論文の概要: Local Causal Structure Learning in the Presence of Latent Variables

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16225v2
Date: Thu, 6 Jun 2024 07:44:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-07 20:13:39.066783
Title: Local Causal Structure Learning in the Presence of Latent Variables
Title（参考訳）: 潜伏変数の存在下での局所因果構造学習
Authors: Feng Xie, Zheng Li, Peng Wu, Yan Zeng, Chunchen Liu, Zhi Geng,
Abstract要約: 本稿では,変数がターゲットの直接的な原因や効果であるかどうかを判定する原理的手法を提案する。実世界の合成データと実世界のデータによる実験結果から,本手法の有効性と有効性について検証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.88791886307876
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Discovering causal relationships from observational data, particularly in the presence of latent variables, poses a challenging problem. While current local structure learning methods have proven effective and efficient when the focus lies solely on the local relationships of a target variable, they operate under the assumption of causal sufficiency. This assumption implies that all the common causes of the measured variables are observed, leaving no room for latent variables. Such a premise can be easily violated in various real-world applications, resulting in inaccurate structures that may adversely impact downstream tasks. In light of this, our paper delves into the primary investigation of locally identifying potential parents and children of a target from observational data that may include latent variables. Specifically, we harness the causal information from m-separation and V-structures to derive theoretical consistency results, effectively bridging the gap between global and local structure learning. Together with the newly developed stop rules, we present a principled method for determining whether a variable is a direct cause or effect of a target. Further, we theoretically demonstrate the correctness of our approach under the standard causal Markov and faithfulness conditions, with infinite samples. Experimental results on both synthetic and real-world data validate the effectiveness and efficiency of our approach.
Abstract（参考訳）: 観測データから因果関係を明らかにすることは、特に潜伏変数の存在において、困難な問題を引き起こす。現在の局所構造学習法は,目的変数の局所的関係のみに焦点が当てられている場合に有効かつ効果的であることが証明されているが,因果補足性の仮定の下で機能する。この仮定は、測定された変数のすべての共通原因が観測され、潜伏変数の余地が残らないことを意味する。このような前提は、様々な現実世界のアプリケーションで容易に違反でき、結果として下流のタスクに悪影響を及ぼすような不正確な構造をもたらす。これを踏まえ,本論文では,潜伏変数を含む観測データから,対象の親子を同定する基礎的研究を行った。具体的には,大域的構造学習と局所的構造学習のギャップを効果的に埋める理論的整合性を導出するために,m分離とV構造からの因果情報を利用する。新たに開発された停止規則とともに,変数がターゲットの直接的な原因や効果であるか否かを判定する原理的手法を提案する。さらに, 標準因果マルコフ条件と忠実度条件下でのアプローチの正しさを, 無限サンプルを用いて理論的に示す。実世界の合成データと実世界のデータによる実験結果から,本手法の有効性と有効性について検証した。

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