論文の概要: Comprehensive Review and Empirical Evaluation of Causal Discovery Algorithms for Numerical Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13054v1
- Date: Wed, 17 Jul 2024 23:47:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-19 19:13:43.377988
- Title: Comprehensive Review and Empirical Evaluation of Causal Discovery Algorithms for Numerical Data
- Title（参考訳）: 数値データのための因果探索アルゴリズムの総合的検証と実証評価
- Authors: Wenjin Niu, Zijun Gao, Liyan Song, Lingbo Li,
- Abstract要約: 因果解析は、様々な分野における現象の根本原因を理解する上で不可欠な要素となっている。
因果発見アルゴリズムに関する既存の文献は断片化されており、矛盾する方法論と包括的評価の欠如がある。
本研究では,数値データに対する因果発見手法の徹底的な検討と実証評価を行うことにより,これらのギャップに対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9523536371670045
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Causal analysis has become an essential component in understanding the underlying causes of phenomena across various fields. Despite its significance, the existing literature on causal discovery algorithms is fragmented, with inconsistent methodologies and a lack of comprehensive evaluations. This study addresses these gaps by conducting an exhaustive review and empirical evaluation of causal discovery methods for numerical data, aiming to provide a clearer and more structured understanding of the field. Our research began with a comprehensive literature review spanning over a decade, revealing that existing surveys fall short in covering the vast array of causal discovery advancements. We meticulously analyzed over 200 scholarly articles to identify 24 distinct algorithms. This extensive analysis led to the development of a novel taxonomy tailored to the complexities of causal discovery, categorizing methods into six main types. Addressing the lack of comprehensive evaluations, our study conducts an extensive empirical assessment of more than 20 causal discovery algorithms on synthetic and real-world datasets. We categorize synthetic datasets based on size, linearity, and noise distribution, employing 5 evaluation metrics, and summarized the top-3 algorithm recommendations for different data scenarios. The recommendations have been validated on 2 real-world datasets. Our results highlight the significant impact of dataset characteristics on algorithm performance. Moreover, a metadata extraction strategy was developed to assist users in algorithm selection on unknown datasets. The accuracy of estimating metadata is higher than 80%. Based on these insights, we offer professional and practical recommendations to help users choose the most suitable causal discovery methods for their specific dataset needs.
- Abstract（参考訳）: 因果解析は、様々な分野における現象の根本原因を理解する上で不可欠な要素となっている。
その重要性にもかかわらず、因果発見アルゴリズムに関する既存の文献は断片化されており、矛盾する方法論と包括的評価の欠如がある。
本研究では,数値データに対する因果発見手法の徹底的な検討と実証的な評価を行うことにより,これらのギャップに対処する。
私たちの研究は10年以上にわたる総合的な文献レビューから始まり、既存の調査は、さまざまな因果発見の進展をカバーできないことが判明した。
我々は200以上の学術論文を慎重に分析し、24の異なるアルゴリズムを特定した。
この広範な分析により、因果発見の複雑さに合わせた新しい分類法が開発され、方法が6つの主要なタイプに分類された。
包括的評価の欠如に対処するため,本研究では,合成および実世界のデータセット上で20以上の因果探索アルゴリズムを広範囲に評価する。
我々は,5つの評価指標を用いて,サイズ,線形性,雑音分布に基づく合成データセットを分類し,異なるデータシナリオを対象としたトップ3のアルゴリズムレコメンデーションを要約した。
このレコメンデーションは、2つの現実世界のデータセットで検証されている。
この結果から,データセット特性がアルゴリズム性能に与える影響が明らかとなった。
さらに,未知のデータセット上でのアルゴリズム選択を支援するメタデータ抽出戦略を開発した。
メタデータを推定する精度は80%以上である。
これらの知見に基づいて、特定のデータセットのニーズに対して最も適切な因果発見方法を選択するための専門的かつ実践的な勧告を提供する。
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