論文の概要: Large-Scale Targeted Cause Discovery with Data-Driven Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16218v2
• Date: Mon, 07 Apr 2025 06:11:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-17 13:01:29.677242
• Title: Large-Scale Targeted Cause Discovery with Data-Driven Learning
• Title（参考訳）: データ駆動学習による大規模目標原因発見
• Authors: Jang-Hyun Kim, Claudia Skok Gibbs, Sangdoo Yun, Hyun Oh Song, Kyunghyun Cho,
• Abstract要約: 本稿では,観測結果から対象変数の因果変数を推定する機械学習手法を提案する。 ローカル推論戦略を用いることで、我々のアプローチは変数数に線形な複雑さを伴ってスケールし、数千の変数に効率的にスケールアップする。 大規模遺伝子制御ネットワークにおける因果関係の同定に優れた性能を示す実験結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.86881771339145
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel machine learning approach for inferring causal variables of a target variable from observations. Our focus is on directly inferring a set of causal factors without requiring full causal graph reconstruction, which is computationally challenging in large-scale systems. The identified causal set consists of all potential regulators of the target variable under experimental settings, enabling efficient regulation when intervention costs and feasibility vary across variables. To achieve this, we train a neural network using supervised learning on simulated data to infer causality. By employing a local-inference strategy, our approach scales with linear complexity in the number of variables, efficiently scaling up to thousands of variables. Empirical results demonstrate superior performance in identifying causal relationships within large-scale gene regulatory networks, outperforming existing methods that emphasize full-graph discovery. We validate our model's generalization capability across out-of-distribution graph structures and generating mechanisms, including gene regulatory networks of E. coli and the human K562 cell line. Implementation codes are available at https://github.com/snu-mllab/Targeted-Cause-Discovery.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,観測結果から対象変数の因果変数を推定する機械学習手法を提案する。 我々の焦点は、大規模システムでは計算が困難である完全な因果グラフ再構成を必要とせず、因果関係を直接推論することである。 同定された因果関係集合は、実験条件下での標的変数の潜在的な規制を全て含み、介入コストと実現可能性が異なる場合の効率的な規制を可能にする。 これを実現するために、シミュレーションデータに基づく教師あり学習を用いてニューラルネットワークをトレーニングし、因果関係を推定する。 ローカル推論戦略を用いることで、我々のアプローチは変数数に線形な複雑さを伴ってスケールし、数千の変数に効率的にスケールアップする。 その結果、大規模遺伝子制御ネットワークにおける因果関係の同定において優れた性能を示し、フルグラフ発見を重視した既存手法よりも優れていた。 我々は,E. coliの遺伝子制御ネットワークやヒトK562細胞株を含む,分布外グラフ構造および生成機構に関するモデルの一般化能力を検証した。 実装コードはhttps://github.com/snu-mllab/Targeted-Cause-Discovery.comで公開されている。

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