論文の概要: Causal DAG Summarization (Full Version)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14937v1
• Date: Mon, 21 Apr 2025 08:01:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-29 18:57:42.964195
• Title: Causal DAG Summarization (Full Version)
• Title（参考訳）: Causal DAG Summarization (フルバージョン)
• Authors: Anna Zeng, Michael Cafarella, Batya Kenig, Markos Markakis, Brit Youngmann, Babak Salimi,
• Abstract要約: 因果推論は、研究者が原因と効果の関係を発見し、科学的洞察をもたらすのに役立つ。 汎用グラフ要約の現在の方法は因果DAG要約には不十分である。 本稿では, グラフの簡易化を両立させ, 信頼性の高い推論に必要不可欠な因果情報を保持しながら, より理解を深めるための因果グラフ要約手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.231672388216653
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Causal inference aids researchers in discovering cause-and-effect relationships, leading to scientific insights. Accurate causal estimation requires identifying confounding variables to avoid false discoveries. Pearl's causal model uses causal DAGs to identify confounding variables, but incorrect DAGs can lead to unreliable causal conclusions. However, for high dimensional data, the causal DAGs are often complex beyond human verifiability. Graph summarization is a logical next step, but current methods for general-purpose graph summarization are inadequate for causal DAG summarization. This paper addresses these challenges by proposing a causal graph summarization objective that balances graph simplification for better understanding while retaining essential causal information for reliable inference. We develop an efficient greedy algorithm and show that summary causal DAGs can be directly used for inference and are more robust to misspecification of assumptions, enhancing robustness for causal inference. Experimenting with six real-life datasets, we compared our algorithm to three existing solutions, showing its effectiveness in handling high-dimensional data and its ability to generate summary DAGs that ensure both reliable causal inference and robustness against misspecifications.
• Abstract（参考訳）: 因果推論は、研究者が原因と効果の関係を発見し、科学的洞察をもたらすのに役立つ。 正確な因果推定には、誤った発見を避けるために、共起変数を特定する必要がある。 パールの因果モデルでは、因果関係変数を識別するために因果関係のDAGを用いるが、誤ったDAGは信頼できない因果関係の結論につながる可能性がある。 しかし、高次元データの場合、因果DAGは人間の検証範囲を超えて複雑であることが多い。 グラフ要約は論理的な次のステップであるが、汎用グラフ要約の現在の方法は因果DAG要約には不十分である。 本稿では,グラフの簡易化と,信頼性の高い推論に不可欠な因果情報を保持することで,これらの課題に対処する。 我々は,効率的なグリーディアルゴリズムを開発し,要約因果DAGを推論に直接使用することができ,仮定の誤特定に対してより堅牢であり,因果推論の堅牢性を高めることを示す。 6つの実生活データセットを用いて,提案アルゴリズムを既存の3つのソリューションと比較し,高次元データ処理の有効性と,信頼性の高い因果推論と誤特定に対する堅牢性の両方を保証できる要約DAGを生成する能力を示した。

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