論文の概要: Standardizing Structural Causal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11601v2
• Date: Thu, 10 Oct 2024 21:14:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-14 13:29:52.498999
• Title: Standardizing Structural Causal Models
• Title（参考訳）: 構造因果モデルの標準化
• Authors: Weronika Ormaniec, Scott Sussex, Lars Lorch, Bernhard Schölkopf, Andreas Krause,
• Abstract要約: ベンチマークアルゴリズムのための内部標準構造因果モデル(iSCM)を提案する。 構成上、iSCMは$operatornameVar$-sortableではなく、実験的に示すように、$operatornameR2$-sortableではない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.21199731817698
• License:
• Abstract: Synthetic datasets generated by structural causal models (SCMs) are commonly used for benchmarking causal structure learning algorithms. However, the variances and pairwise correlations in SCM data tend to increase along the causal ordering. Several popular algorithms exploit these artifacts, possibly leading to conclusions that do not generalize to real-world settings. Existing metrics like $\operatorname{Var}$-sortability and $\operatorname{R^2}$-sortability quantify these patterns, but they do not provide tools to remedy them. To address this, we propose internally-standardized structural causal models (iSCMs), a modification of SCMs that introduces a standardization operation at each variable during the generative process. By construction, iSCMs are not $\operatorname{Var}$-sortable, and as we show experimentally, not $\operatorname{R^2}$-sortable either for commonly-used graph families. Moreover, contrary to the post-hoc standardization of data generated by standard SCMs, we prove that linear iSCMs are less identifiable from prior knowledge on the weights and do not collapse to deterministic relationships in large systems, which may make iSCMs a useful model in causal inference beyond the benchmarking problem studied here.
• Abstract（参考訳）: 構造因果モデル(SCM)によって生成される合成データセットは、因果構造学習アルゴリズムのベンチマークに一般的に使用される。 しかし、SCMデータのばらつきとペアの相関は因果順序に沿って増加する傾向にある。 いくつかの一般的なアルゴリズムはこれらのアーティファクトを利用しており、おそらく現実世界の設定を一般化しない結論に繋がる。 $\operatorname{Var}$-sortability や $\operatorname{R^2}$-sortability のような既存のメトリクスはこれらのパターンを定量化するが、それらを改善するツールを提供していない。 そこで本研究では,SCMを改良した内部標準構造因果モデル (iSCM) を提案する。 構成上、iSCMは$\operatorname{Var}$-sortableではなく、実験的に示すように、$\operatorname{R^2}$-sortableではない。 さらに、標準SCMが生成したデータのポストホックな標準化とは対照的に、線形iSCMは重みに関する事前の知識から識別されにくく、大規模システムにおける決定論的関係に崩壊しないことが証明され、ここで研究されるベンチマーク問題以外の因果推論において有用なモデルとなる可能性がある。

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