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Discrete Latent Variables Discovery and Structure Learning in Mixed Bayesian Networks

潜变量 机器学习 计算机科学 贝叶斯网络 推论 人工智能 潜变量模型 贝叶斯概率 潜在类模型 概率潜在语义分析 结果(博弈论) 贝叶斯推理 数据挖掘 数学 数理经济学
作者
Aviv Peled,Shai Fine
标识
DOI:10.1109/icmla52953.2021.00046
摘要

Latent variables pose a challenge for accurate modelling, experimental design, and inference, since they may cause non-adjustable bias in the estimation of effects. While most of the research regarding latent variables revolves around accounting for their presence and learning how they interact with other variables in the experiment, their bare existence is assumed to be deduced based on domain expertise. In this work we focus on the discovery of such latent variables, utilizing statistical hypothesis testing methods and Bayesian Networks learning. Specifically, we present a novel method for detecting discrete latent factors which affect continuous observed outcomes, in mixed discrete/continuous observed data, and device a structure learning algorithm that adds the detected latent factors to a fully observed Bayesian Network. Finally, we demonstrate the utility of our method with a set of experiments, in both controlled and real-life settings, one of which is a prediction for the outcome of COVID-19 test results.
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