Jun, 2024
线性结构因果模型的因果抽象学习
Learning Causal Abstractions of Linear Structural Causal Models
Riccardo Massidda, Sara Magliacane, Davide Bacciu
TL;DR采用线性因果模型的线性抽象函数，本研究首先确定了低级系数和抽象函数如何决定高级系数，以及高级模型如何约束低级变量的因果顺序；然后，通过观测数据学习了高级和低级因果模型及其抽象函数，并提出了一种名为 Abs-LiNGAM 的方法，利用所学高级模型和抽象函数所引导的约束，加快了更大规模低级模型的恢复过程，假设产生噪声项为非高斯分布；通过模拟实验验证了从数据中学习因果抽象的有效性以及我们的方法在改善因果发现的可扩展性方面的潜力。