論文の概要: Modeling and Discovering Direct Causes for Predictive Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02878v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 22:25:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:09:13.386972
• Title: Modeling and Discovering Direct Causes for Predictive Models
• Title（参考訳）: 予測モデルにおける直接原因のモデル化と発見
• Authors: Yizuo Chen, Amit Bhatia,
• Abstract要約: 本稿では,予測モデルの入出力挙動を捉える因果モデリングフレームワークを提案する。 このフレームワークは、予測を直接引き起こす機能を定義し、特定することを可能にする。 データから直接原因を発見できるという仮定が2つあり、そのうちの1つは発見プロセスをさらに単純化するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We introduce a causal modeling framework that captures the input-output behavior of predictive models (e.g., machine learning models) by representing it using causal graphs. The framework enables us to define and identify features that directly cause the predictions, which has broad implications for data collection and model evaluation. We show two assumptions under which the direct causes can be discovered from data, one of which further simplifies the discovery process. In addition to providing sound and complete algorithms, we propose an optimization technique based on an independence rule that can be integrated with the algorithms to speed up the discovery process both theoretically and empirically.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、因果グラフを用いて予測モデル(例えば、機械学習モデル)の入出力挙動を表現できる因果モデリングフレームワークを提案する。 このフレームワークは、データ収集やモデル評価に幅広い影響を及ぼす予測を直接引き起こす機能を定義し、特定することを可能にする。 データから直接原因を発見できるという仮定が2つあり、そのうちの1つは発見プロセスをさらに単純化するものである。 提案手法は,完全かつ健全なアルゴリズムを提供するだけでなく,理論上も経験上も探索過程を高速化するために,アルゴリズムと統合可能な独立ルールに基づく最適化手法を提案する。

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