論文の概要: From Observations to Causations: A GNN-based Probabilistic Prediction Framework for Causal Discovery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20349v1
- Date: Sun, 27 Jul 2025 16:36:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-29 16:23:57.461667
- Title: From Observations to Causations: A GNN-based Probabilistic Prediction Framework for Causal Discovery
- Title（参考訳）: 観測からカウセーションへ:因果発見のためのGNNに基づく確率的予測フレームワーク
- Authors: Rezaur Rashid, Gabriel Terejanu,
- Abstract要約: 因果グラフの全空間にわたる確率分布を学習する新しいグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく確率的フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、ノード属性とエッジ属性の両方を統一グラフ表現に符号化するGNNを活用し、モデルがデータから直接複雑な因果構造を学習できるようにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7366405857677226
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Causal discovery from observational data is challenging, especially with large datasets and complex relationships. Traditional methods often struggle with scalability and capturing global structural information. To overcome these limitations, we introduce a novel graph neural network (GNN)-based probabilistic framework that learns a probability distribution over the entire space of causal graphs, unlike methods that output a single deterministic graph. Our framework leverages a GNN that encodes both node and edge attributes into a unified graph representation, enabling the model to learn complex causal structures directly from data. The GNN model is trained on a diverse set of synthetic datasets augmented with statistical and information-theoretic measures, such as mutual information and conditional entropy, capturing both local and global data properties. We frame causal discovery as a supervised learning problem, directly predicting the entire graph structure. Our approach demonstrates superior performance, outperforming both traditional and recent non-GNN-based methods, as well as a GNN-based approach, in terms of accuracy and scalability on synthetic and real-world datasets without further training. This probabilistic framework significantly improves causal structure learning, with broad implications for decision-making and scientific discovery across various fields.
- Abstract（参考訳）: 観測データからの因果発見は、特に大規模なデータセットと複雑な関係において困難である。
従来の手法はスケーラビリティに苦しむことが多く、グローバルな構造情報を取得する。
これらの制限を克服するために、単一決定性グラフを出力する手法とは異なり、因果グラフの全空間にわたる確率分布を学習する新しいグラフニューラルネットワーク(GNN)ベースの確率的フレームワークを導入する。
我々のフレームワークは、ノード属性とエッジ属性の両方を統一グラフ表現に符号化するGNNを活用し、モデルがデータから直接複雑な因果構造を学習できるようにする。
GNNモデルは、相互情報や条件エントロピーといった統計的および情報理論の指標を付加した多様な合成データセットに基づいて訓練され、局所データとグローバルデータの両方をキャプチャする。
我々は、因果発見を教師付き学習問題として捉え、グラフ構造全体を直接予測する。
提案手法は,従来の非GNN法と最近の非GNN法と,合成および実世界のデータセットの精度とスケーラビリティの両面において,さらなるトレーニングを伴わずに優れた性能を示す。
この確率的枠組みは因果構造学習を著しく改善し、様々な分野における意思決定や科学的発見に幅広い影響を及ぼす。
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