論文の概要: Comprehensive Review and Empirical Evaluation of Causal Discovery Algorithms for Numerical Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13054v2
- Date: Wed, 4 Sep 2024 13:13:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-07 02:06:01.182667
- 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、一貫性のない方法論で断片化されている。
包括的な評価の欠如、すなわちデータ特性は、ベンチマークアルゴリズムにおいて共同で解析されることがしばしば無視される。
- 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, existing literature on causal discovery algorithms is fragmented, with inconsistent methodologies, i.e., there is no universal classification standard for existing methods, and a lack of comprehensive evaluations, i.e., data characteristics are often ignored to be jointly analyzed when benchmarking algorithms. This study addresses these gaps by conducting an exhaustive review and empirical evaluation for causal discovery methods on numerical data, aiming to provide a clearer and more structured understanding of the field. Our research begins with a comprehensive literature review spanning over two decades, analyzing over 200 academic articles and identifying more than 40 representative algorithms. This extensive analysis leads to the development of a structured taxonomy tailored to the complexities of causal discovery, categorizing methods into six main types. To address the lack of comprehensive evaluations, our study conducts an extensive empirical assessment of 29 causal discovery algorithms on multiple synthetic and real-world datasets. We categorize synthetic datasets based on size, linearity, and noise distribution, employing five evaluation metrics, and summarize the top-3 algorithm recommendations, providing guidelines for users in various data scenarios. Our results highlight a significant impact of dataset characteristics on algorithm performance. Moreover, a metadata extraction strategy with an accuracy exceeding 80% is developed to assist users in algorithm selection on unknown datasets. Based on these insights, we offer professional and practical guidelines to help users choose the most suitable causal discovery methods for their specific dataset.
- 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、一貫性のない方法論、すなわち既存の手法には普遍的な分類基準がなく、包括的な評価の欠如、すなわち、ベンチマークアルゴリズムではデータ特性が共同で解析されることがしばしば無視される。
本研究は,数値データに基づく因果発見手法の徹底的な検討と実証的評価を行うことにより,これらのギャップに対処し,より明確で構造化されたフィールド理解を実現することを目的とする。
私たちの研究は20年以上にわたる総合的な文献レビューから始まり、200以上の学術論文を分析し、40以上の代表的アルゴリズムを特定しました。
この広範な分析により、因果発見の複雑さに合わせた構造分類学が発達し、手法を6つの主要なタイプに分類する。
包括的評価の欠如に対処するため、本研究では、複数の合成および実世界のデータセット上で29の因果探索アルゴリズムを広範囲に評価する。
我々は,サイズ,線形性,雑音分布に基づいて合成データセットを分類し,評価指標を5つ採用し,トップ3のアルゴリズムレコメンデーションを要約し,さまざまなデータシナリオにおけるユーザのためのガイドラインを提供する。
この結果から,データセット特性がアルゴリズムの性能に与える影響が明らかとなった。
さらに,80%を超える精度のメタデータ抽出戦略を開発し,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。
これらの知見に基づいて、特定のデータセット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ガイドラインを提供する。
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