从非线性多环境数据中挖掘不变性：二分类

在给定多个训练环境数据的情况下对未见环境进行预测是一项具有挑战性的任务。我们从不变性视角探讨这一问题，聚焦于二分类以揭示一般的非线性数据生成机制。我们识别出一种仅存在于二分类设定中的独特不变性形式，使我们能够训练跨环境不变模型。我们给出了此类不变性的充分条件，并证明即使环境条件变化极大，该不变性依然稳健。我们的公式化表述具有因果解释，允许我们将其与各种框架进行比较。最后，我们提出了一种启发式预测方法，并在真实与合成数据集上进行了实验。