論文の概要: Deriving Causal Order from Single-Variable Interventions: Guarantees & Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18314v2
- Date: Thu, 10 Oct 2024 14:31:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-11 14:28:05.299643
- Title: Deriving Causal Order from Single-Variable Interventions: Guarantees & Algorithm
- Title（参考訳）: 単一変数干渉による因果順序の導出:保証とアルゴリズム
- Authors: Mathieu Chevalley, Patrick Schwab, Arash Mehrjou,
- Abstract要約: 介入データを含むデータセットは,データ分布に関する現実的な仮定の下で効果的に抽出可能であることを示す。
観察的および介入的設定における各変数の限界分布の比較に依拠する介入忠実性を導入する。
また、多数の単一変数の介入を含むデータセットから因果順序を推測するアルゴリズムであるIntersortを導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.980926991441345
- License:
- Abstract: Targeted and uniform interventions to a system are crucial for unveiling causal relationships. While several methods have been developed to leverage interventional data for causal structure learning, their practical application in real-world scenarios often remains challenging. Recent benchmark studies have highlighted these difficulties, even when large numbers of single-variable intervention samples are available. In this work, we demonstrate, both theoretically and empirically, that such datasets contain a wealth of causal information that can be effectively extracted under realistic assumptions about the data distribution. More specifically, we introduce the notion of interventional faithfulness, which relies on comparisons between the marginal distributions of each variable across observational and interventional settings, and we introduce a score on causal orders. Under this assumption, we are able to prove strong theoretical guarantees on the optimum of our score that also hold for large-scale settings. To empirically verify our theory, we introduce Intersort, an algorithm designed to infer the causal order from datasets containing large numbers of single-variable interventions by approximately optimizing our score. Intersort outperforms baselines (GIES, DCDI, PC and EASE) on almost all simulated data settings replicating common benchmarks in the field. Our proposed novel approach to modeling interventional datasets thus offers a promising avenue for advancing causal inference, highlighting significant potential for further enhancements under realistic assumptions.
- Abstract（参考訳）: システムに対する標的的かつ均一な介入は、因果関係を明らかにするために不可欠である。
因果構造学習のための介入データを活用するためにいくつかの手法が開発されているが、現実のシナリオにおける実践的応用は依然として困難なままである。
最近のベンチマークでは、多数の単一変数の介入サンプルが利用可能であっても、これらの困難が強調されている。
本研究では、理論的にも実証的にも、そのようなデータセットには、データ分布に関する現実的な仮定の下で効果的に抽出できる豊富な因果情報が含まれていることを実証する。
より具体的には、観察的および介入的設定における各変数の限界分布の比較に依拠する介入忠実性の概念を導入し、因果順序に関するスコアを導入する。
この仮定の下で、我々は、大規模な設定にも耐えうるスコアの最適性について、強力な理論的保証を証明できる。
我々は,この理論を実証的に検証するために,大まかにスコアを最適化することにより,多数の単一変数の介入を含むデータセットから因果順序を推定するアルゴリズムであるIntersortを導入する。
Intersortは、標準ライン(GIES、DCDI、PC、EASE)を、フィールドで一般的なベンチマークを複製するほとんどすべてのシミュレーションデータ設定で上回る。
提案手法は、介入データセットをモデル化し、因果推論を推し進めるための有望な道を提供し、現実的な仮定の下でさらなる拡張の可能性を明らかにする。
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