条件付き反事実分布のシミュレーション

本論文では、構造的因果モデルにおいて条件付き反事実分布をシミュレーションするアルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは、連続変数と離散変数の両方の条件に対応でき、粒子フィルタとして解釈できるため、理論的な保証を持つ。また、このアルゴリズムを用いて、予測モデルの公平性を評価するアプローチも示す。