論文の概要: Interpretable Neural Causal Models with TRAM-DAGs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16206v1
- Date: Thu, 20 Mar 2025 14:51:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-21 16:35:46.641596
- Title: Interpretable Neural Causal Models with TRAM-DAGs
- Title（参考訳）: TRAM-DAGを用いた解釈可能なニューラル因果モデル
- Authors: Beate Sick, Oliver Dürr,
- Abstract要約: TRAM-DAGを用いた因果モデリングにおける解釈可能性と柔軟性のギャップを橋渡しする。
我々は,TRAM-DAGは解釈可能であるが,因果階層において$L_3$から$L_1$までのクエリで同等あるいは優れた性能が得られることを示す。
連続的な場合、TRAM-DAGは、観測不能なコンバウンディングを含む3つの一般的な因果構造に対する反ファクト的クエリを可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: The ultimate goal of most scientific studies is to understand the underlying causal mechanism between the involved variables. Structural causal models (SCMs) are widely used to represent such causal mechanisms. Given an SCM, causal queries on all three levels of Pearl's causal hierarchy can be answered: $L_1$ observational, $L_2$ interventional, and $L_3$ counterfactual. An essential aspect of modeling the SCM is to model the dependency of each variable on its causal parents. Traditionally this is done by parametric statistical models, such as linear or logistic regression models. This allows to handle all kinds of data types and fit interpretable models but bears the risk of introducing a bias. More recently neural causal models came up using neural networks (NNs) to model the causal relationships, allowing the estimation of nearly any underlying functional form without bias. However, current neural causal models are generally restricted to continuous variables and do not yield an interpretable form of the causal relationships. Transformation models range from simple statistical regressions to complex networks and can handle continuous, ordinal, and binary data. Here, we propose to use TRAMs to model the functional relationships in SCMs allowing us to bridge the gap between interpretability and flexibility in causal modeling. We call this method TRAM-DAG and assume currently that the underlying directed acyclic graph is known. For the fully observed case, we benchmark TRAM-DAGs against state-of-the-art statistical and NN-based causal models. We show that TRAM-DAGs are interpretable but also achieve equal or superior performance in queries ranging from $L_1$ to $L_3$ in the causal hierarchy. For the continuous case, TRAM-DAGs allow for counterfactual queries for three common causal structures, including unobserved confounding.
- Abstract（参考訳）: ほとんどの科学的研究の最終的な目標は、関連する変数間の因果関係を理解することである。
構造因果モデル(SCM)はそのような因果メカニズムを表現するために広く用いられている。
SCMが与えられると、パールの因果階層の3つのレベルすべてに対する因果クエリが答えられる:$L_1$ Observational, $L_2$ interventional, $L_3$ counterfactual。
SCMのモデリングの重要な側面は、各変数の因果親への依存性をモデル化することである。
伝統的に、これは線形回帰モデルやロジスティック回帰モデルのようなパラメトリック統計モデルによって行われる。
これにより、あらゆる種類のデータタイプを処理でき、解釈可能なモデルに適合するが、バイアスを起こすリスクを負う。
より最近の神経因果モデルでは、因果関係をモデル化するためにニューラルネットワーク(NN)を使い、バイアスのないほとんどすべての基礎となる機能形式を推定できるようになっている。
しかし、現在の神経因果モデルは通常連続変数に制限されており、因果関係の解釈可能な形式は得られない。
変換モデルは単純な統計的回帰から複雑なネットワークまで様々であり、連続データ、順序データ、バイナリデータを扱うことができる。
本稿では,TRAMを用いてSCMの機能的関係をモデル化し,因果モデリングにおける解釈可能性と柔軟性のギャップを埋めることを提案する。
我々はこの手法をTRAM-DAGと呼び、現在、基礎となる有向非巡回グラフが知られていると仮定する。
完全に観察された場合、TRAM-DAGを最先端の統計モデルとNNベースの因果モデルと比較する。
我々は,TRAM-DAGは解釈可能であるが,因果階層において$L_1$から$L_3$までのクエリで同等あるいは優れた性能が得られることを示す。
連続的な場合、TRAM-DAGは、観測不能なコンバウンディングを含む3つの一般的な因果構造に対する反ファクト的クエリを可能にする。
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