論文の概要: Causal Inference Isn't Special: Why It's Just Another Prediction Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04320v1
• Date: Sun, 06 Apr 2025 01:37:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:13:38.903525
• Title: Causal Inference Isn't Special: Why It's Just Another Prediction Problem
• Title（参考訳）: 因果推論は特別なものではない、なぜ別の予測問題なのか
• Authors: Carlos Fernández-Loría,
• Abstract要約: 因果推論は予測モデリングとは異なるものとして描かれることが多い。 しかし、中核では、因果推論は単に分布シフトの下での予測の構造化例である。 この観点は因果推定をよく知られた一般化問題として再定義する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.90365714903665
• License:
• Abstract: Causal inference is often portrayed as fundamentally distinct from predictive modeling, with its own terminology, goals, and intellectual challenges. But at its core, causal inference is simply a structured instance of prediction under distribution shift. In both cases, we begin with labeled data from a source domain and seek to generalize to a target domain where outcomes are not observed. The key difference is that in causal inference, the labels -- potential outcomes -- are selectively observed based on treatment assignment, introducing bias that must be addressed through assumptions. This perspective reframes causal estimation as a familiar generalization problem and highlights how techniques from predictive modeling, such as reweighting and domain adaptation, apply directly to causal tasks. It also clarifies that causal assumptions are not uniquely strong -- they are simply more explicit. By viewing causal inference through the lens of prediction, we demystify its logic, connect it to familiar tools, and make it more accessible to practitioners and educators alike.
• Abstract（参考訳）: 因果推論はしばしば、予測モデリングとは根本的に異なるものとして描かれ、独自の用語、目標、知的課題がある。 しかし、中核では、因果推論は単に分布シフトの下での予測の構造化例である。 どちらの場合も、ソースドメインからのラベル付きデータから始めて、結果が観測されないターゲットドメインに一般化しようとします。 主な違いは、因果推論において、ラベル -- 潜在的な結果 -- が、治療の割り当てに基づいて選択的に観察され、仮定を通して対処しなければならないバイアスが導入されることである。 この視点は因果推定をよく知られた一般化問題として再定義し、再重み付けやドメイン適応といった予測モデリングのテクニックが因果タスクに直接適用する方法を強調している。 また、因果仮定が一意に強いものではなく、より明確なものであることも明らかにしている。 推論のレンズを通して因果推論を見ることで、私たちはその論理を解読し、慣れ親しんだツールに接続し、実践者や教育者にもよりアクセスしやすくします。

関連論文リスト

• Causal modelling without introducing counterfactuals or abstract distributions [7.09435109588801]
  本稿では,すべての仮定が検証可能な有限集団に対する因果推論を治療学的予測として解釈する。 この新しい枠組みは、因果関係のモデル依存性と、統計的および科学的推論の違いを強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-24T16:07:57Z)
• Identifiable Latent Neural Causal Models [82.14087963690561]
  因果表現学習は、低レベルの観測データから潜伏した高レベルの因果表現を明らかにすることを目指している。 因果表現の識別可能性に寄与する分布シフトのタイプを決定する。 本稿では,本研究の成果を実用的なアルゴリズムに翻訳し,信頼性の高い潜在因果表現の取得を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-23T04:13:55Z)
• Advancing Counterfactual Inference through Nonlinear Quantile Regression [77.28323341329461]
  ニューラルネットワークで実装された効率的かつ効果的な対実的推論のためのフレームワークを提案する。 提案手法は、推定された反事実結果から見つからないデータまでを一般化する能力を高める。 複数のデータセットで実施した実証実験の結果は、我々の理論的な主張に対する説得力のある支持を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T08:30:51Z)
• Nonparametric Identifiability of Causal Representations from Unknown Interventions [63.1354734978244]
  本研究では, 因果表現学習, 潜伏因果変数を推定するタスク, およびそれらの変数の混合から因果関係を考察する。 我々のゴールは、根底にある真理潜入者とその因果グラフの両方を、介入データから解決不可能なあいまいさの集合まで識別することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T10:51:58Z)
• Causality Inspired Representation Learning for Domain Generalization [47.574964496891404]
  本稿では、ドメイン一般化問題を形式化する一般的な構造因果モデルを提案する。 我々の目標は、入力から因果因子を抽出し、不変因果機構を再構築することである。 理想的な因果因子は、非因果的要因から分離され、共同独立であり、分類に十分な因果的要因である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-27T08:08:33Z)
• Causal Forecasting:Generalization Bounds for Autoregressive Models [19.407531303870087]
  本稿では,予測のための「因果学習理論」の枠組みを紹介する。 統計的リスクと因果リスクの違いを特徴付ける。 これは時系列設定における因果一般化の理論的保証を提供する最初の研究である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-18T17:56:20Z)
• Causal Expectation-Maximisation [70.45873402967297]
  ポリツリーグラフを特徴とするモデルにおいても因果推論はNPハードであることを示す。 我々は因果EMアルゴリズムを導入し、分類的表現変数のデータから潜伏変数の不確かさを再構築する。 我々は、反事実境界が構造方程式の知識なしにしばしば計算できるというトレンドのアイデアには、目立たずの制限があるように思える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-04T10:25:13Z)
• Learning Causal Semantic Representation for Out-of-Distribution Prediction [125.38836464226092]
  因果推論に基づく因果意味生成モデル(CSG)を提案し,その2つの要因を別々にモデル化する。 CSGはトレーニングデータに適合させることで意味的因子を識別できることを示し、この意味的識別はOOD一般化誤差の有界性を保証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-03T13:16:05Z)
• Explaining the Behavior of Black-Box Prediction Algorithms with Causal Learning [8.256305306293847]
  ブラックボックス予測モデルのポストホック説明可能性に対する因果的アプローチは、ますます人気が高まっている。 因果図形表現を学習し、特徴間の任意の非計測的共起を可能にする。 我々のアプローチは、適切な説明が介入論的な意味で「異論者」である要因を示唆する因果説明の反実理論によって動機付けられている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-03T19:02:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。