予期される非対称な幾何構造に基づく二変量因果方向性の同定
arXiv cs.LG / 2026/3/30
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要点
- 本論文は、条件付き分布を用いて二変量の数値データから因果の方向を推定する2つの方法を提案する：予期される非対称な幾何構造（Anticipated Asymmetric Geometries, AAG）と、勾配挙動に基づく単調性インデックス。
- AAGは、観測された条件付き分布を「予期される」分布（デュアルの応答統計量に基づき正規分布としてモデル化）と比較し、相関、コサイン類似度、Jaccard指数、KLダイバージェンス、KS距離、相互情報量といった複数の指標を用いる。
- 単調性インデックス法は、2つの軸に沿った条件付き分布の勾配から導かれる単調性インデックスにおける符号の変化回数を数えることで、方向性の手がかりを定量化する。
- 実世界の例の95ペアに対する実験では、調整済みAAGが最大77.9%の精度を達成し、ANM（約63% ± 10%）を上回る一方で、両手法はいずれも固定したハイパーパラメータに対して決定論的な出力を生成する。
- 精度はハイパーパラメータに依存するため、本研究ではチューニングのために完全ファクタリアルな実験計画法を適用し、さらに誤分類例に対して因果同定がどれほど決定的かを分析するために決定木を追加で学習する。
