Jun, 2024

传送者理论:一种建模跨界反事实因果关系的通用且简单方法

TL;DR利用结构因果模型(SCM)的发展,建立了图形模型来探索机器学习技术背后的因果机制。随着机器学习应用的复杂性提高,单世界干预因果分析遇到了理论自适应的限制。因此,跨世界反事实方法扩展了我们对因果性的理解,使我们能够对替代场景进行假设推理。然而,涉及跨世界变量的联合参与,包括反事实变量和真实世界变量,对图形模型的构建提出了挑战。双网络是一个微妙的尝试,建立了一种互惠关系,以弥合图形建模与反事实引入之间的差距,尽管还有改进的空间。在这方面,我们展示了双网络在某些跨世界反事实场景中的理论失效。为此,我们提出了一种新颖的传送门理论,以建立反事实的通用且简单的图形表示,为连接多个世界的传送门变量提供了准则。在理论应用中,我们确定引入所提出的传送门理论可以直接从跨世界 SCM 中获得反事实变量和真实世界变量之间的条件独立性,而不需要复杂的代数推导。因此,我们可以通过跨世界符号推导进一步确定反事实因果效应。我们展示了传送门理论在实际应用中的普遍性。坚持遵循所提出的理论,我们构建了一个即插即用的模块,并通过基准实验证实了其有效性。