## Memo - [[2022__ICML__Causal structure-based root cause analysis of outliers|Budhathoki+, ICML2022]]と著者が1人共通している。 ## Memo with LLM ## Abstract 最近の研究では、構造的因果モデル（[[構造的因果モデル|SCM]]）における因果的反事実を用いた定量的寄与分析による異常の根本原因分析（RCA）が概念化されている。(2)確率密度の低い領域で回帰モデルを探索するため、統計的に不向きである。 本論文では、定量的な寄与分析ではなく、ユニークな根本原因を特定することが課題である場合に、根本原因分析の簡略化された効率的な方法を提案する。提案する方法は、SCMノードの線形順序で実行され、反事実を含まない因果DAGのみを必要とする。さらに、原因DAGが未知であるユースケースに対して、最も高い異常スコアを持つ変数として根本原因を特定するヒューリスティックを正当化する。