Regularizing towards Causal Invariance: Linear Models with Proxies

              Michael Oberst 1 Nikolaj Thams 2 Jonas Peters 2 David Sontag 1

             Abstract                                A
                                             βx       βy
   We propose a method for learning linear mod-
                                                 α
   els whose predictive performance is robust to                  X            Y
   causal interventions on unobserved variables,
   when noisy ...