Causal Discovery from Time Series with Hybrids of Constraint-Based and Noise-Based Algorithms

要約

制約ベースの方法とノイズベースの方法は、観察データから因果関係グラフを明らかにするために提案された 2 つの異なる方法群です。
ただし、どちらも強力な仮定に基づいて動作するため、検証が困難であったり、現実のシナリオでは違反される可能性があります。
これらの課題に対応して、両方の手法の原理を融合し、仮定違反に対する堅牢性を示すハイブリッド手法への関心が高まっています。
この論文では、観測時系列から因果関係グラフを明らかにするために設計された、制約ベースの手法とノイズベースの手法をハイブリッド化するための新しい包括的なフレームワークを紹介します。
フレームワークは 2 つのクラスで構成されます。
最初のクラスでは、ノイズ ベースの戦略を使用して真のグラフを含むスーパー グラフを識別し、その後、制約ベースの戦略を使用して不要なエッジを削除します。
2 番目のクラスでは、制約ベースの戦略を適用してスケルトンを識別し、次にノイズベースの戦略を使用して方向を決定します。
この論文では、すべての仮定が満たされるという条件の下で各クラスの理論的保証が提供され、仮定が違反された場合のいくつかの特性の概要が説明されています。
フレームワークの有効性を検証するために、各クラスの 2 つのアルゴリズムが、シミュレートされたデータ、現実的な生態学的データ、およびさまざまなアプリケーションから得られた実際のデータセットに対して実験的にテストされます。
特に、情報技術モニタリングに関連する 2 つの新しいデータセットが、考慮された実際のデータセットのセット内に導入されています。
実験結果は、広範囲のデータセットにわたるハイブリッド アプローチの堅牢性と有効性を強調しています。

要約(オリジナル)

Constraint-based methods and noise-based methods are two distinct families of methods proposed for uncovering causal graphs from observational data. However, both operate under strong assumptions that may be challenging to validate or could be violated in real-world scenarios. In response to these challenges, there is a growing interest in hybrid methods that amalgamate principles from both methods, showing robustness to assumption violations. This paper introduces a novel comprehensive framework for hybridizing constraint-based and noise-based methods designed to uncover causal graphs from observational time series. The framework is structured into two classes. The first class employs a noise-based strategy to identify a super graph, containing the true graph, followed by a constraint-based strategy to eliminate unnecessary edges. In the second class, a constraint-based strategy is applied to identify a skeleton, which is then oriented using a noise-based strategy. The paper provides theoretical guarantees for each class under the condition that all assumptions are satisfied, and it outlines some properties when assumptions are violated. To validate the efficacy of the framework, two algorithms from each class are experimentally tested on simulated data, realistic ecological data, and real datasets sourced from diverse applications. Notably, two novel datasets related to Information Technology monitoring are introduced within the set of considered real datasets. The experimental results underscore the robustness and effectiveness of the hybrid approaches across a broad spectrum of datasets.

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