要旨: 本論文では、階層ベイズの観点から、不変因果予測（ICP）をベイズ階層不変予測（BHIP）として再構成することを提案する。階層構造を活用することで、不均一なデータの下で因果メカニズムの不変性を明示的に検定できるようになり、ICPと比べて、より多くの予測変数に対して計算のスケーラビリティが向上する。さらに、BHIPはベイズ的であるため、事前情報の利用が可能である。合成データと実世界データの両方でBHIPを評価し、ICPおよび関連手法に代わる推論手法としての可能性を示す。
ベイズ階層不変予測（Bayesian Hierarchical Invariant Prediction）
arXiv stat.ML / 2026/4/7
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要点
- 本論文は、階層ベイズの定式化を用いて、Invariant Causal Prediction（ICP）をベイズ流に再定義したものとして、ベイズ階層不変予測（BHIP）を提案する。
- BHIPは、不均一なデータ間で因果メカニズムが不変であるかを検証しつつ、より多くの予測変数に対して計算のスケーラビリティを高めるために、階層構造を明示的に活用する。
- BHIPはベイズであるため、事前情報を取り込むことをサポートしており、ICP型の手法では同様に直接は提供できない可能性がある。
- 著者らは、合成データセットおよび実データセットでBHIPを評価し、ICPおよび関連手法に対する代替の推論アプローチになり得るという証拠を見いだす。
- 全体として、本研究は、不変性検定とベイズモデリングを組み合わせることで、不変因果推論をよりスケーラブルかつ柔軟にすることを目指している。
