Centrala begrepp
生物医学分野における因果関係の学習は重要な課題である。本研究では、クレブス回路をシミュレーションしたデータセットを提供し、因果関係の学習手法の評価を行う。
Sammanfattning
本研究では、生物医学分野における因果関係の学習に使用できるベンチマークデータセットを提供している。このデータセットは、クレブス回路のシミュレーションに基づいて生成されており、時系列データを含んでいる。
データセットには4つのシナリオが含まれており、短期/長期の時系列データ、絶対値/相対値の濃度データなどが用意されている。
提案するデータセットは、既存の人工データセットが抱える問題(R2-sortability)を解決しており、因果関係の真の構造が既知であるという特徴を持つ。
ベースラインとして、最新の因果関係学習手法であるDyNoTearsを適用した結果を示しており、提案データセットが因果関係学習の評価に適していることを示している。
Statistik
クレブス回路の反応により生成された時系列データ中の濃度変化は、因果関係を反映している。
提案するデータセットは、R2-sortabilityが低く、既存の人工データセットが抱える問題を解決している。
Citat
"生物医学分野における因果関係の学習は重要な課題である。"
"提案するデータセットは、既存の人工データセットが抱える問題(R2-sortability)を解決しており、因果関係の真の構造が既知である。"