Bayesian Hierarchical Invariant Prediction
Francisco Madaleno, Pernille Julie Viuff Sand, Francisco C. Pereira, Sergio Hernan Garrido Mejia
我们通过分层贝叶斯的镜头提出贝叶斯分层不变性预测(BHIP)重新构建不变性因果预测(ICP)。 我们利用分层结构来明确测试异构数据下的因果机制的不变性,从而提高了与ICP相比,更多预测因子的计算可扩展性。 此外,鉴于其贝叶斯性质BHIP允许使用先前的信息。 在本文中,我们测试了两个稀疏诱导先验:马蹄铁和尖峰和板,两者都使我们能够更可靠地识别因果特征。 我们在合成和真实世界数据中测试BHIP,显示其作为ICP替代推理方法的潜力。
We propose Bayesian Hierarchical Invariant Prediction (BHIP) reframing Invariant Causal Prediction (ICP) through the lens of Hierarchical Bayes. We leverage the hierarchical structure to explicitly test invariance of causal mechanisms under heterogeneous data, resulting in improved computational scalability for a larger number of predictors compared to ICP. Moreover, given its Bayesian nature BHIP enables the use of prior information. In this paper, we test two sparsity inducing priors: horsesho...