核心概念
観測データと学習された質的因果構造に基づいて信頼性のある因果推論を実行する新しいアプローチを提案します。
要約
この記事では、Pearlのカウンターファクトフレームワークに基づく従来のカウンターファクト推論方法に依存せず、観測データと(学習された)質的因果構造だけを使用して信頼性のあるカウンターファクト推論を行うことを目指しています。新しいアプローチは、カウンターファクト推論と分位回帰の間に新しい関係を確立し、カウンターファクト推論が拡張された分位回帰問題として再定義できることを示しています。提案された手法は、ニューラルネットワークを用いて効率的かつ効果的なカウンターファクト推論フレームワークを確立し、未知のデータに対する見積もりされたカウンターファクト結果の汎化能力を評価し、一連の実験結果が理論上の主張を支持しています。
統計
著者:Shaoan Xie, Biwei Huang, Bin Gu, Tongliang Liu, Kun Zhang
データセット:Carnegie Mellon University, University of California San Diego, Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence, The University of Sydney
日付:2024年2月28日
引用
"我々は観測データと学習された質的因果構造に基づいて信頼性のある因果推論を行う新しいアプローチを提案します。"
"提案された手法は、ニューラルネットワークを用いて効率的かつ効果的なカウンタファクト推論フレームワークを確立します。"