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Bayesian Hierarchical Invariant Prediction

Created by
  • Haebom

作者

Francisco Madaleno, Pernille Julie Viuff Sand, Francisco C. Pereira, Sergio Hernan Garrido Mejia

概要

Bayesian Hierarchical Invariant Prediction(BHIP)は,階層的ベイズの観点からInvariant Causal Prediction(ICP)を再構成する方法を提案する。階層構造を活用して、不均一なデータにおける因果メカニズムの不変性を明示的に検定することにより、ICPと比較してより多くの予測変数の計算スケーラビリティが向上します。さらに、ベイジアン特性のおかげで、BHIPは辞書情報を使用することができます。本論文では、ホースシューとスパイクアンドスラブの2つのスパース性インダクタンスプリオを検定し、因果的特徴をより確実に識別できるようにします。合成データと実データからBHIPを検定し,ICPの代替推論法としての可能性を示した。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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ICPよりも多くの予測変数を処理できる拡張された計算スケーラビリティを提供します。
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事前情報を活用して推論の信頼性向上が可能。
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Sparsity inducing priorsを介して因果的特徴をより確実に識別します。
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ICPの代替推論法としての可能性の提示
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Limitations:
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論文では、具体的なLimitationsや制約についての言及が不足しています。実際のデータを適用するときに発生する可能性のある問題や追加の研究方向についての議論が必要です。
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