Fugu-MT 論文翻訳(概要): Causal Discovery by Interventions via Integer Programming

論文の概要: Causal Discovery by Interventions via Integer Programming

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01674v1
Date: Mon, 02 Dec 2024 16:22:10 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-04 15:51:33.062052
Title: Causal Discovery by Interventions via Integer Programming
Title（参考訳）: 整数プログラミングによる干渉による因果発見
Authors: Abdelmonem Elrefaey, Rong Pan,
Abstract要約: 因果発見は、データ内の因果構造を明らかにするために、様々な科学分野において不可欠である。従来の観測データに依存する手法には、変数の相違による制限がある。本稿では,整数計画法(IP)を用いた最適化手法を提案し,因果構造識別性を確保するため,最小限の介入セットを設計する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2513035377783717
License:
Abstract: Causal discovery is essential across various scientific fields to uncover causal structures within data. Traditional methods relying on observational data have limitations due to confounding variables. This paper presents an optimization-based approach using integer programming (IP) to design minimal intervention sets that ensure causal structure identifiability. Our method provides exact and modular solutions that can be adjusted to different experimental settings and constraints. We demonstrate its effectiveness through comparative analysis across different settings, demonstrating its applicability and robustness.
Abstract（参考訳）: 因果発見は、データ内の因果構造を明らかにするために、様々な科学分野において不可欠である。従来の観測データに依存する手法には、変数の相違による制限がある。本稿では,整数計画法(IP)を用いた最適化手法を提案し,因果構造識別性を確保するため,最小限の介入セットを設計する。提案手法は,異なる実験条件や制約に適応可能な,厳密でモジュラーなソリューションを提供する。異なる設定を比較分析し、適用性と堅牢性を示すことで、その効果を実証する。

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