論文の概要: Mechanism learning: Reverse causal inference in the presence of multiple unknown confounding through front-door causal bootstrapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20057v1
• Date: Sat, 26 Oct 2024 03:34:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:16:09.214865
• Title: Mechanism learning: Reverse causal inference in the presence of multiple unknown confounding through front-door causal bootstrapping
• Title（参考訳）: メカニズム学習:フロントドアの因果ブートストラップを通した複数の未知存在下での逆因果推論
• Authors: Jianqiao Mao, Max A. Little,
• Abstract要約: 機械学習(ML)予測モデルの最大の制限は、変数間の因果関係ではなく、関連性を取り戻すことである。 本稿では,前向きの因果ブートストラップを用いて観測データを分解する機構学習を提案する。 提案手法は,完全合成,半合成,実世界のデータセットを用いて,信頼性,不偏性,因果的ML予測器を検出できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8901073744693314
• License:
• Abstract: A major limitation of machine learning (ML) prediction models is that they recover associational, rather than causal, predictive relationships between variables. In high-stakes automation applications of ML this is problematic, as the model often learns spurious, non-causal associations. This paper proposes mechanism learning, a simple method which uses front-door causal bootstrapping to deconfound observational data such that any appropriate ML model is forced to learn predictive relationships between effects and their causes (reverse causal inference), despite the potential presence of multiple unknown and unmeasured confounding. Effect variables can be very high dimensional, and the predictive relationship nonlinear, as is common in ML applications. This novel method is widely applicable, the only requirement is the existence of a mechanism variable mediating the cause (prediction target) and effect (feature data), which is independent of the (unmeasured) confounding variables. We test our method on fully synthetic, semi-synthetic and real-world datasets, demonstrating that it can discover reliable, unbiased, causal ML predictors where by contrast, the same ML predictor trained naively using classical supervised learning on the original observational data, is heavily biased by spurious associations. We provide code to implement the results in the paper, online.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)予測モデルの最大の制限は、変数間の因果関係ではなく、関連性を取り戻すことである。 MLの高度な自動化アプリケーションでは、しばしば素早い非因果関係を学習するため、これは問題となる。 本稿では,複数の未知および未測定の共起が存在するにもかかわらず,任意のMLモデルが影響と原因(逆因果推論)の予測関係を学習せざるを得ないように,前向きの因果ブートストラップを用いて観測データを分解する機構学習を提案する。 効果変数は非常に高次元であり、予測関係は、MLアプリケーションでよく見られる非線形である。 この新しい方法は広く適用でき、唯一の要件は原因(予測対象)と効果(特徴データ)を媒介するメカニズム変数の存在である。 提案手法は,完全合成,半合成,実世界のデータセットで検証し,信頼性,バイアスのない,因果予測を検出できることを実証した。 オンラインの論文で結果を実装するためのコードを提供しています。

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