論文の概要: Causal Learning for Heterogeneous Subgroups Based on Nonlinear Causal Kernel Clustering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11622v3
- Date: Sat, 08 Feb 2025 14:20:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-11 14:27:01.743588
- Title: Causal Learning for Heterogeneous Subgroups Based on Nonlinear Causal Kernel Clustering
- Title（参考訳）: 非線形因果カーネルクラスタリングに基づく不均一部分群の因果学習
- Authors: Lu Liu, Yang Tang, Kexuan Zhang, Qiyu Sun,
- Abstract要約: 非線形因果クラスタリング法は異種因果学習に有用である。
実験結果から,本手法は異種サブグループを同定し,因果学習の促進に有効であることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.9672224014053
- License:
- Abstract: Due to the challenge posed by multi-source and heterogeneous data collected from diverse environments, causal relationships among features can exhibit variations influenced by different time spans, regions, or strategies. This diversity makes a single causal model inadequate for accurately representing complex causal relationships in all observational data, a crucial consideration in causal learning. To address this challenge, the nonlinear Causal Kernel Clustering method is introduced for heterogeneous subgroup causal learning, highlighting variations in causal relationships across diverse subgroups. The main component for clustering heterogeneous subgroups lies in the construction of the $u$-centered sample mapping function with the property of unbiased estimation, which assesses the differences in potential nonlinear causal relationships in various samples and supported by causal identifiability theory. Experimental results indicate that the method performs well in identifying heterogeneous subgroups and enhancing causal learning, leading to a reduction in prediction error.
- Abstract（参考訳）: 多様な環境から収集された多ソースおよび異種データによって引き起こされる課題により、特徴間の因果関係は、異なる時間帯、地域、戦略の影響を受けやすい。
この多様性は、すべての観測データにおける複雑な因果関係を正確に表現するには、単一の因果モデルが不十分であり、因果学習において重要な考慮事項である。
この課題に対処するために、不均一な部分群因果学習に非線形因果クラスタリング法を導入し、多様な部分群間の因果関係のばらつきを強調した。
ヘテロジニアス部分群をクラスタリングする主な要素は、様々なサンプルにおける潜在的な非線形因果関係の違いを評価し、因果識別可能性理論によって支えられる、不偏推定の特性を持つ$u$中心のサンプルマッピング関数の構築にある。
実験結果から, 不均一な部分群を同定し, 因果学習を向上し, 予測誤差の低減につながることが示唆された。
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