論文の概要: PRCD-MAP: Learning How Much to Trust Imperfect Priors in Causal Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.01669v2
• Date: Thu, 07 May 2026 03:06:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-08 17:36:05.962219
• Title: PRCD-MAP: Learning How Much to Trust Imperfect Priors in Causal Discovery
• Title（参考訳）: PRCD-MAP:因果発見に先立つ不完全な先駆者への信頼の度合い
• Authors: Xihang Shan, Da Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,エッジ単位の信頼度を不完全に割り当てるソフトな事前消費層であるPRCD-MAPを提案する。 信頼度は経験的ベイズによってラプラス近似の限界確率で調整される。 実際のCausalTimeデータでは、PRCD-MAPは情報的LLMプリエンスを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: External priors of unknown reliability create a brittle trade-off in causal discovery: blind trust amplifies errors, blind rejection wastes signal. Real priors are also heterogeneously reliable -- physical laws are trustworthy, LLM-suggested edges are speculative -- yet existing methods either ignore priors or impose them through globally uniform trust. We propose PRCD-MAP, a soft prior-consumption layer that assigns per-edge trust to an imperfect prior and uses it to modulate a prior-aware $\ell_1$ and prior-weighted $\ell_2$ regularizer in a MAP objective. Trust is calibrated by empirical Bayes on a Laplace-approximated marginal likelihood and propagated along the prior graph by an MLP, so data-confirmed neighborhoods boost trust and contradictions suppress it. PRCD-MAP enjoys a population-level safety guarantee: it is $\varepsilon$-safe in expectation over the prior-generation distribution, with $\varepsilon\leq C\cdot\mathrm{acc}(1{-}\mathrm{acc})\cdot d^2/T$ at the parametric $T^{-1}$ rate and vanishing at the prior-quality endpoints. When the prior is uninformative, learned trust provably collapses to its floor and the method recovers a no-prior baseline. Empirically, on real CausalTime data PRCD-MAP exploits informative LLM priors (LLM-prior gain $+0.067/+0.089$ AUROC on AQI/Medical over a no-prior PRCD-MAP backbone; combined backbone+prior lead $+0.123/+0.043$ over PCMCI+), auto-attenuates on the anonymous-variable Traffic stress test, and retains a lead at $d{=}300$; against BayesDAG, the closest soft-Bayesian baseline, PRCD-MAP wins on every CausalTime dataset under a matched $W_0$-only protocol. A four-way ablation isolates each component: EB calibration and MLP trust propagation jointly carry the plurality of the gain, with positive sign on every dataset. Extensions to nonlinear (NAM) and cross-sectional settings show the calibrated-trust principle is setting-agnostic.
• Abstract（参考訳）: 視覚的信頼はエラーを増幅し、視覚的拒絶の信号は無駄になる。 物理法則は信頼に値するが、LCMが提案するエッジは投機的であるが、既存の手法は事前を無視するか、世界的な統一的な信頼を通じてそれらを強制するかのいずれかである。 PRCD-MAPは,エッジ単位の信頼度を不完全とするソフトな事前消費層であり,それを用いて事前認識した$\ell_1$および事前重み付き$\ell_2$正規化器をMAP目的に変調する。 信頼はラプラス近似された限界確率で経験的ベイズによって校正され、MLPによって先行グラフに沿って伝播するので、データ確認された地区は信頼を高め、矛盾を抑える。 PRCD-MAPは、人口レベルの安全保証を享受している:$\varepsilon$-safe in expectation over the pre-generation distribution, with $\varepsilon\leq C\cdot\mathrm{acc}(1{-}\mathrm{acc})\cdot d^2/T$ at the parametric $T^{-1}$ rate and vanishing at the pre-quality ends。 前者が非形式的である場合、学習された信頼が確実に床に崩壊し、その方法が未優先のベースラインを回復する。 実証的には、実際のCausalTimeデータ PRCD-MAP は情報的 LLM プリエント (LLM-prior gain $+0.067/+0.089$ AUROC on a no-prior PRCD-MAP backbone; combined backbone+prior lead $+0.123/+0.043$ over PCMCI+) を利用して情報的 LLM プリエント (LLM-prior gain $+0.067/+0.089$ AUROC on a no-prior PRCD-MAP backbone; combined backbone+prior lead $+0.123/+0.043$ over PCMCI+) を利用する。 EBキャリブレーションとMLP信頼伝搬は、各データセットに正の符号を付して、複数のゲインを共同で搬送する。 非線形(NAM)および断面設定への拡張は、校正信頼原理が設定に依存しないことを示す。

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