Jun, 2024
尽管信息不完整，事件预测与因果推断
Event prediction and causality inference despite incomplete information
Harrison Lam, Yuanjie Chen, Noboru Kanazawa, Mohammad Chowdhury, Anna Battista...
TL;DR我们研究了在数据点序列中预测和解释事件发生的挑战，特别关注未知触发器导致事件发生的非连续、屏蔽和嘈杂数据点的情况。通过结合分析、仿真和机器学习方法，我们探索、量化和提供了解决此挑战的解决方案，并确证了支持各种变化的通用方程。使用这些方程，我们描述了复杂性如何随各参数变化（例如，明显和隐藏状态的数量、触发器长度、置信度等）而变化，并量化了成功训练机器学习模型所需的数据。我们还证明了我们的机器学习解决方案能够学习和识别未知触发器并预测事件的发生。如果挑战的复杂性过高，我们的机器学习解决方案可以识别触发器候选项，以更高效的方式与正在调查的系统进行交互，以确定真正的触发器。通过分享我们的发现，我们希望帮助其他面临类似挑战的人们，让他们能够估计问题的复杂性、所需数据以及解决方案。