arXiv stat.ML· Daniel Klippert, Quang Nhat Huynh, Alexander Marx·· 12 天前AI 评分30
基于预训练上下文分位数回归的残差因果发现
Residual-Based Causal Discovery via Pretrained In-Context Quantile Regression
AI 导读
研究人员提出因果发现方法 Loscar，将 RESIT 框架扩展至位置尺度噪声模型（LSNMs），通过分位数回归估计条件均值与尺度，并支持将预训练表格基础模型用作插件式估计器。在双变量和多变量因果发现基准测试中，该上下文分位数回归方法的表现显著优于可行广义最小二乘法（FGLS），在多变量因果场景下优势尤为明显。
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