Помимо распределительной подделки: причинно-пенифицированная диффузия синтетических табульных данных

arXiv: 2610.11407v1 Аннонс Тип: новое резюме: Синтетические генераторы в табличной форме обычно оптимизированы с точки зрения достоверности распределения, однако одно лишь статистическое сходство не гарантирует сохранения причинных последствий. В настоящем документе мы изучаем вопрос о том, можно ли непосредственно улучшить причинно-следственную достоверность в рамках полностью компативной табличной модели. Причинная фидельность определяется в отношении целевой оценки как несоответствие между адским распределением, получаемым из реальных и синтетических данных, а теоретические результаты показывают, что высокая статистическая достоверность обычно не подразумевает высокой причинно-следственной достоверности. Затем мы предлагаем систему подготовки, в которой была бы предусмотрена возможность установления причинно-следственной связи и которая добавляла бы штраф за несоответствие к цели регенерации. Эти рамки введены в действие с помощью пенализованного по причине ТРПТ и оптимизированы на основе оценки результатов, полученных в результате проведения политики. Мы далее устанавливаем условия, при которых упорядочение причинно-следственной связи повышает ожидаемую причинную достоверность. Эксперименты в рамках различных моделей воздействия лечения и двух