Dec, 2023
从异质数据中学习结构因果模型中的未知干预目标
Learning Unknown Intervention Targets in Structural Causal Models from Heterogeneous Data
Yuqin Yang, Saber Salehkaleybar, Negar Kiyavash
TL;DR我们研究了在具有多个环境收集的异构数据的结构因果模型中，识别未知干预目标的问题。我们提出了一个两阶段方法，第一阶段恢复了在环境之间分布发生变化的未知干预目标对应的外源性噪声，第二阶段将恢复的噪声与相应的内源性变量进行匹配。在有潜在混淆因素存在的情况下，观察到的变量中的干预目标无法确定唯一。我们提供了一个候选干预目标集，它是真实干预目标集的超集。我们的方法改进了现有方法，返回的候选集始终是以前的工作返回的目标集的子集。此外，我们不需要诸如因果模型的线性性或执行不变性测试等限制性假设，以了解分布是否在环境之间发生变化，这可能会导致样本效率低下。我们的实验结果显示了我们提出的算法的有效性。