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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07575v2
• Date: Mon, 30 Jun 2025 13:16:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.367927
• Title: A General Framework on Conditions for Constraint-based Causal Learning
• Title（参考訳）: 制約に基づく因果学習の条件に関する一般的な枠組み
• Authors: Kai Z. Teh, Kayvan Sadeghi, Terry Soo,
• Abstract要約: ほとんどの制約に基づく因果学習アルゴリズムは、忠実性などの特定の正当性条件下で正しい因果グラフを確実に返却する。 これらのアルゴリズムの正当性条件を取得し,研究するための一般的な枠組みを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.031375888004876
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Most constraint-based causal learning algorithms provably return the correct causal graph under certain correctness conditions, such as faithfulness. By representing any constraint-based causal learning algorithm using the notion of a property, we provide a general framework to obtain and study correctness conditions for these algorithms. From the framework, we provide exact correctness conditions for the PC algorithm, which are then related to the correctness conditions of some other existing causal discovery algorithms. The framework also suggests a paradigm for designing causal learning algorithms which allows for the correctness conditions of algorithms to be controlled for before designing the actual algorithm, and has the following implications. We show that the sparsest Markov representation condition is the weakest correctness condition for algorithms that output ancestral graphs or directed acyclic graphs satisfying any existing notions of minimality. We also reason that Pearl-minimality is necessary for meaningful causal learning but not sufficient to relax the faithfulness condition and, as such, has to be strengthened, such as by including background knowledge, for causal learning beyond faithfulness.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの制約に基づく因果学習アルゴリズムは、忠実性などの特定の正当性条件下で正しい因果グラフを確実に返却する。 制約に基づく因果学習アルゴリズムをプロパティの概念を用いて表現することにより、これらのアルゴリズムの正当性条件を取得し、研究するための一般的な枠組みを提供する。 本フレームワークでは,PCアルゴリズムの正当性条件と既存の因果発見アルゴリズムの正当性条件を関連づける。 このフレームワークはまた、実際のアルゴリズムを設計する前にアルゴリズムの正当性条件を制御できるように因果学習アルゴリズムを設計するためのパラダイムを提案し、以下の意味を持つ。 最小性の概念を満たす祖先グラフや有向非巡回グラフを出力するアルゴリズムにおいて、最も狭いマルコフ表現条件は最も弱い正当性条件であることを示す。 また、有意義な因果学習にはパール・ミニマリティが不可欠であるが、忠実な条件を緩和するには不十分であり、従って、背景知識を含めるなど、因果学習の忠実性を超えて強化されなければならない。

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