因果方向推論のための並列アンサンブル法【JST・京大機械翻訳】

Zhang Yulai; Wang Jiachen; Cen Gang; Luo Guiming

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202822133645 整理番号：22P0155585

因果方向推論のための並列アンサンブル法【JST・京大機械翻訳】

Parallel ensemble methods for causal direction inference

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発行年： 2020年06月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年06月05日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

それらの観測データから2つの変数の間の因果方向を推論することは,データ科学における最も基本的で挑戦的な話題の1つである。因果方向推論アルゴリズムは,xがyまたはyを引き起こすxを引き起こすバイナリ値への観測データをマップする。これらのアルゴリズムの性質は,データポイントの変化によって不安定な結果を作った。したがって,因果方向推論の精度は,並列集合フレームワークを用いて有意に改善できる。本論文では,並列アンサンブルのいくつかの方法に基づく新しい因果方向推論アルゴリズムを提案した。精度率に関する理論解析を与えた。人工的データセットと実世界データセットの両方について実験を行った。この方法の精度と並列計算環境における計算効率を実証した。【JST・京大機械翻訳】

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