論文の概要: An Identifiable Cost-Aware Causal Decision-Making Framework Using Counterfactual Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.08343v1
• Date: Tue, 13 May 2025 08:41:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-14 20:57:54.486852
• Title: An Identifiable Cost-Aware Causal Decision-Making Framework Using Counterfactual Reasoning
• Title（参考訳）: 対物推論を用いたコストを考慮した因果判定フレームワーク
• Authors: Ruichu Cai, Xi Chen, Jie Qiao, Zijian Li, Yuequn Liu, Wei Chen, Keli Zhang, Jiale Zheng,
• Abstract要約: そこで本研究では,最小コスト因果決定(MiCCD)フレームワークを提案する。 混合異常データの存在を識別する反ファクト的推論プロセスに重点を置いている。 MiCCDは、F1スコア、コスト効率、ランキング品質(nDCG@k値)など、従来の手法よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.324601057882386
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Decision making under abnormal conditions is a critical process that involves evaluating the current state and determining the optimal action to restore the system to a normal state at an acceptable cost. However, in such scenarios, existing decision-making frameworks highly rely on reinforcement learning or root cause analysis, resulting in them frequently neglecting the cost of the actions or failing to incorporate causal mechanisms adequately. By relaxing the existing causal decision framework to solve the necessary cause, we propose a minimum-cost causal decision (MiCCD) framework via counterfactual reasoning to address the above challenges. Emphasis is placed on making counterfactual reasoning processes identifiable in the presence of a large amount of mixed anomaly data, as well as finding the optimal intervention state in a continuous decision space. Specifically, it formulates a surrogate model based on causal graphs, using abnormal pattern clustering labels as supervisory signals. This enables the approximation of the structural causal model among the variables and lays a foundation for identifiable counterfactual reasoning. With the causal structure approximated, we then established an optimization model based on counterfactual estimation. The Sequential Least Squares Programming (SLSQP) algorithm is further employed to optimize intervention strategies while taking costs into account. Experimental evaluations on both synthetic and real-world datasets reveal that MiCCD outperforms conventional methods across multiple metrics, including F1-score, cost efficiency, and ranking quality(nDCG@k values), thus validating its efficacy and broad applicability.
• Abstract（参考訳）: 異常な条件下での意思決定は、現在の状態を評価し、許容可能なコストでシステムを正常な状態に戻すための最適な行動を決定することを含む重要なプロセスである。 しかし、そのようなシナリオでは、既存の意思決定フレームワークは強化学習や根本原因分析に強く依存しており、結果として、アクションのコストを頻繁に無視したり、因果メカニズムを適切に取り入れなかったりする。 既存の因果決定枠組みを緩和して必要な原因を解決することにより、上記の課題に対処するための反実的推論を通じて、最小コスト因果決定(MiCCD)フレームワークを提案する。 大量の混合異常データの存在下で識別可能な反ファクト的推論プロセスと、連続的な決定空間における最適な介入状態の発見に重点を置いている。 具体的には、異常なパターンクラスタリングラベルを監視信号として使用して、因果グラフに基づく代理モデルを定式化する。 これにより、変数間の構造因果モデルの近似が可能となり、偽事実推論の基盤となる。 因果構造を近似して, 反実推定に基づく最適化モデルを構築した。 SLSQP(Sequential Least Squares Programming)アルゴリズムは、コストを考慮しつつ介入戦略を最適化するためにさらに用いられる。 合成と実世界の両方のデータセットに対する実験的評価により、MiCCDはF1スコア、コスト効率、ランキング品質(nDCG@k値)など、従来の手法よりも優れており、その有効性と幅広い適用性が確認されている。

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