Der Artikel befasst sich mit der Simulation von gegenfaktischen Verteilungen in strukturellen kausalen Modellen (SCMs). Gegenfaktische Verteilungen beschreiben, wie sich eine Variable unter einem hypothetischen Szenario verhalten würde, das sich von der beobachteten Realität unterscheidet.
Die Autoren präsentieren einen Algorithmus, der es ermöglicht, Beobachtungen aus gegenfaktischen Verteilungen zu simulieren, auch wenn die zugrunde liegende kausale Struktur kontinuierliche Variablen enthält. Der Algorithmus verarbeitet die Bedingungsvariablen sequenziell und verwendet eine Kombination aus Binärsuche und sequenzieller Monte-Carlo-Simulation, um die Verteilung der Hintergrundvariablen unter den gegebenen Bedingungen zu approximieren.
Die Autoren zeigen, dass der Simulationsalgorithmus als Partikelfilter interpretiert werden kann, was es ermöglicht, theoretische Eigenschaften wie die asymptotische Konsistenz und die zentrale Grenzwertsätze zu beweisen.
Darüber hinaus präsentieren die Autoren einen Algorithmus zur Fairness-Evaluation von Vorhersagemodellen. Dieser Algorithmus verwendet den gegenfaktischen Simulationsalgorithmus, um Daten unter verschiedenen hypothetischen Szenarien zu generieren und die Vorhersagen des Modells unter diesen Bedingungen zu vergleichen. Auf diese Weise kann die Fairness des Modells unabhängig von den tatsächlichen Trainingsdaten evaluiert werden.
Die Leistungsfähigkeit des Simulationsalgorithmus wird anhand von Simulationsstudien mit linearen Gauß'schen SCMs demonstriert, bei denen die wahren gegenfaktischen Verteilungen analytisch hergeleitet werden können.
To Another Language
from source content
arxiv.org
Viktige innsikter hentet fra
by Juha Karvane... klokken arxiv.org 03-28-2024
https://arxiv.org/pdf/2306.15328.pdfDypere Spørsmål