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Less Greedy Equivalence Search

Created by
  • Haebom

作者

Adiba Ejaz, Elias Bareinboim

概要

Less Greedy Equivalence Search（LGES）は、観測データからの因果関係を発見するための既存のスコアベースのアルゴリズムであるGreedy Equivalence Search（GES）の変形アルゴリズムです。 LGESは、GESの理論的保証を維持しながら、計算コストと有限サンプル精度の2つの実際的な問題を部分的に解決します。 GESの貪欲なステップを修正して、スコアが特定の条件付き独立性を示唆する変数間の幹線挿入を避けることで、最大10倍の速度向上と構造誤差の大幅な削減を実現します。さらに、LGESは事前仮定を使用してナビゲーションを案内し、データと矛盾する仮定を変更し、介入データを活用して学習された観測等価クラスを改善することができます。誤った事前仮定の下でも、観測データと介入データから真の等価クラスを回復することが証明されました。実験の結果、LGESは、速度、精度、および誤った仮定のための堅牢性の観点から、GESおよび他の基準アルゴリズムを上回ることが示された。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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GESの計算コストと有限標本精度問題を部分的に解決するLGESアルゴリズムの提示
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GESと比較して最大10倍の速度向上と構造誤差の削減。
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事前仮定を活用し、データと矛盾する仮定を変更する機能。
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介入データを活用して学習された観測等価クラスを改善する機能。
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エラーのある事前仮定の下でも真等価クラス回復可能。
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速度、精度、誤った仮定のための堅牢性の観点から、GESや他の基準アルゴリズムを上回ります。
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Limitations：
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それでも有限のサンプル問題を完全に解決することはできません（部分的に解決）。
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事前仮定の正確さによってはパフォーマンスが影響を受ける可能性があります。 （しかし、間違った仮定を修正する機能を備えています）。
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アルゴリズムの複雑さのために、大規模なデータセットに適用する際に制約がある可能性があります。 （論文では言及されていないが、可能性がある）。
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