机器学习模型解决互为因果_学习因果模型
机器学习模型解决互为因果
Author: Hi, I’m St John and I write blogs about modern technologies and interesting things for my personal blog stjohngrimbly.com. I’m currently interested in machine learning and causality among other things. I hope you enjoy this quick read!
作者：嗨，我是St John，我为个人博客 stjohngrimbly.com 撰写有关现代技术和有趣事物的博客 。 我目前对机器学习和因果关系感兴趣。 希望您喜欢本快速阅读！
In the last episode we developed the first tools we need to develop the theory needed to formalise interventions and counterfactual reasoning. In this article we’ll discuss how we can go about learning such a causal model from some observational data, and what constraints are required for doing this. Note, this is an active area of research and so we really don’t have all the tools yet. This should be both a cautionary note and an exciting motivation to get involved in this research! This is really when the theory of causal inference starts to get exciting, so tighten your seat-belts.
在上一集中，我们开发了我们需要的第一个工具，以发展为干预和反事实推理形式化所需的理论。 在本文中，我们将讨论如何从一些观测数据中学习这种因果模型，以及进行此操作需要哪些约束。 请注意，这是一个活跃的研究领域，因此我们确实还没有所有工具。 这既是警告提示，也是参与该研究的令人兴奋的动力！ 当因果推理理论开始变得令人兴奋时，请务必系紧安全带。
可识别性 (Identifiability)
Previously, we discussed the idea that an SCM induces a joint distribution over the variables of interest. For example, the SCM C → E induces P_{C,E}. Naturally, we wonder whether we can identify, in general, whether the joint distribution came from the SCM C → E or E → C. It turns out, the graphs are not unique. In other words, structure is not identifiable from the joint distribution. Another way of phrasing this is the graph adds an additional layer of knowledge.
先前，我们讨论了SCM引起关注变量的联合分布的想法。 例如，SCM C→E得出P_ {C，E}。 自然地，我们想知道是否可以识别出一般的联合分布是来自SCM C→E还是E→C。事实证明，这些图不是唯一的。 换句话说，无法从联合分布中识别出结构。 短语的另一种表达方式是图形添加了额外的知识层。
Non-uniqueness of graph structures: For every joint distribution P_{X,Y} of two real-valued variables, there is an SCM Y = f_Y(X, N_Y), X ⟂ Y, where f_Y is a measurable function and N_Y is a real-valued noise variable.
图结构的非唯一性：对于两个实值变量的每个联合分布P_ {X，Y}，都有一个SCM Y = f_Y(X，N_Y)，X⟂Y，其中f_Y是可测量的函数，N_Y是实值噪声变量。
This proposition indicates that we can construct an SCM from a joint distribution in any direction. This is crucial to keep in mind, especially if we plan on trying to use observational data to infer causal structure.
这个命题表明我们可以从任何方向上的联合分布构造SCM。 要牢记这一点至关重要，尤其是如果我们计划尝试使用观察数据来推断因果结构时，这一点尤其重要。
We are now ready to discuss some methods of identifying cause and effect with some a priori restrictions on the class of models we are using.
现在，我们准备讨论一些识别原因和结果的方法，这些方法对我们使用的模型类别具有先验限制。
加性噪声模型 (Additive Noise Models)
Our first class of model are the linear non-Gaussian acyclic models (LiNGAMs). Here we assume that the effect is a linear function of the cause up to some additive noise term, E =
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