論文の概要: A General Framework for Constraint-based Causal Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07575v1
• Date: Wed, 14 Aug 2024 14:16:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-15 13:03:36.499709
• Title: A General Framework for Constraint-based Causal Learning
• Title（参考訳）: 制約に基づく因果学習のための一般的なフレームワーク
• Authors: Kai Z. Teh, Kayvan Sadeghi, Terry Soo,
• Abstract要約: これにより、因果学習の正確性条件を得るための一般的な枠組みが提供される。 最短マルコフ表現条件は、最大祖先グラフと有向非巡回グラフに対する最小性の概念から得られる最も弱い正当性条件であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.031375888004876
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: By representing any constraint-based causal learning algorithm via a placeholder property, we decompose the correctness condition into a part relating the distribution and the true causal graph, and a part that depends solely on the distribution. This provides a general framework to obtain correctness conditions for causal learning, and has the following implications. We provide exact correctness conditions for the PC algorithm, which are then related to correctness conditions of some other existing causal discovery algorithms. We show that the sparsest Markov representation condition is the weakest correctness condition resulting from existing notions of minimality for maximal ancestral graphs and directed acyclic graphs. We also reason that additional knowledge than just Pearl-minimality is necessary for causal learning beyond faithfulness.
• Abstract（参考訳）: 任意の制約に基づく因果学習アルゴリズムをプレースホルダー特性を介して表現することにより、正当性条件を分布と真の因果グラフに関連する部分と、分布のみに依存する部分に分解する。 これにより、因果学習の正確性条件を得るための一般的な枠組みが提供され、以下の意味を持つ。 我々はPCアルゴリズムに対して正確な正当性条件を提供するが、これは既存の因果発見アルゴリズムの正当性条件に関係している。 最短マルコフ表現条件は、最大祖先グラフと有向非巡回グラフに対する最小性の概念から得られる最も弱い正当性条件であることを示す。 我々はまた、誠実性を超えた因果学習には、単にパール・ミニマリティ以外の追加の知識が必要であると理由付けている。

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