因果フォレストのデモ


# 題目: Ciscoネットワークログを用いた因果フォレストによる障害介入効果の推定

## 第一章 序論

ネットワークシステムの障害対応は、システム管理者にとって重要な課題であり、障害が発生した際の対応方法がシステム復旧後のパフォーマンスに大きな影響を及ぼすことが多い。今日ではネットワークログが大量に蓄積されているため、そのデータを活用して障害対応とパフォーマンスの関係を分析する研究が注目を集めている。しかし、多くの現場ではログの単純な相関分析にとどまっており、真の因果関係を推定する手法は広くは普及していない。本研究では、Ciscoルータ・スイッチのsyslog形式を模したトイデータを作成し、Pythonのcausalmlライブラリが提供するCausal Forestを適用して障害対応(介入)の効果推定を試みる。実際の運用データに基づく分析ではないが、概念実証として因果推論のフレームワークと実装例を示す点に意義がある。

## 第二章 関連研究

因果推論は統計学や疫学の分野で長らく研究されてきた分野であり、観測データから「介入がなされた場合となされなかった場合の結果の差」を推定することを目的とする。従来は線形回帰や傾向スコアマッチングなどの手法が用いられてきたが、近年は機械学習を活用したアプローチが注目されている。Causal ForestはAtheyらによって提案された手法の一つであり、ランダムフォレストを拡張して介入変数の有無を基準とした木の分割を行うことで、個々のサンプルにおける処置効果(ITE)や平均処置効果(ATE)を推定しやすくしている。コンピュータサイエンスの分野では、特にA/Bテストを実施できないシステムデータやログデータに対して因果推論を適用する事例が増え始めており、本研究の試みもその一環と言える。

## 第三章 データ説明

本研究で用いるデータは、Ciscoネットワークログを模したトイデータをCSV形式で作成したものである。各行にはtimestamp, hostname, log_severity, log_message, incident_flag, performance_afterの6列が含まれている。timestampやhostnameは識別子であり、log_severityはCiscoログ特有のメッセージレベル(数値)を模している。log_messageにはインターフェースの状態変化やユーザログイン情報などの文字列を格納し、incident_flagは本研究上の仮の「介入(障害対応)有無」を示す二値変数、performance_afterは障害対応後のパフォーマンス指標(0〜1)を想定して付与している。実際のsyslogからはこれらの値を直接推定できないため、あくまでも概念実証として人為的に定義したものである。

CSVファイル「cisco_logs.csv」の例として以下のような形式を用意した。

```
timestamp,hostname,log_severity,log_message,incident_flag,performance_after
Feb 8 10:15:23,Router1,3,"Interface GigabitEthernet0/1, changed state to up",0,0.85
Feb 8 10:15:25,Router1,5,"Line protocol on Interface GigabitEthernet0/1, changed state to up",0,0.90
Feb 8 10:16:10,Router1,3,"Interface GigabitEthernet0/2, changed state to administratively down",1,0.70
Feb 8 10:17:55,Router1,5,"Configured from console by admin on vty0 (192.168.0.10)",0,0.88
Feb 8 10:18:02,Router1,5,"Login Success [user: admin] at Virtual Console",0,0.92
Feb 8 10:18:15,Router1,4,"Login Failed [user: guest] from 192.168.0.50",0,0.84
Feb 8 10:19:00,Router1,5,"Line protocol on Interface GigabitEthernet0/2, changed state to down",1,0.65
Feb 8 10:19:40,Router1,2,"Task is running for 2000 msec, Process = SNMP ENGINE",0,0.80
Feb 8 10:20:13,Router1,3,"Interface GigabitEthernet0/3, changed state to up",0,0.88
Feb 8 10:25:31,Router1,5,"Reload requested by console. Reload Reason: power cycle",0,0.95
```

## 第四章 手法の概要

因果推論の一般的な枠組みでは、Xを説明変数(特徴量)ベクトル、Wを介入変数(0または1などの離散値)、Yを結果変数とし、E[Y|W=1,X]とE[Y|W=0,X]の差を推定することで処置効果の大きさを推測する。Causal Forestはランダムフォレストのアンサンブル学習の考え方を応用した手法であり、WとYの両面を考慮して木構造を作成するため、介入と結果が複雑に絡んだ状況でも個別処置効果(ITE)を推定しやすい。本研究ではWとしてincident_flagを、Yとしてperformance_afterを用いて、log_severityを数値的特徴量(X)として与える。ただし実際にはlog_severityのみでは情報が不足し、より多くの特徴量が必要となる。

## 第五章 手法の詳細

Causal Forestの原理では、まずサンプル空間をXとWの組み合わせに基づいて木状に分割し、あるノードにおいてW=1のサンプルとW=0のサンプルをそれぞれのアウトカムYを平均する形で比較する。多数の決定木を構築し、その予測をアンサンブルすることで処置効果に対する過剰適合を抑制する。これにより、各サンプルに対してITEが推定できる。最終的に、その平均をとればATEが求まる。causalmlライブラリのCausalForestRegressorでは、このアルゴリズムがPythonで簡潔に実装されている。

## 第六章 実装

以下のコード例では、cisco_logs.csvを読み込み、log_severityをX、incident_flagをT、performance_afterをYとしてCausal Forestを学習している。random_state=42は再現性のために用いられる値であり、n_estimators=100は森林を構成する決定木の本数を示す。

```python
import pandas as pd
import numpy as np
from causalml.inference.tree import CausalForestRegressor

data = pd.read_csv("cisco_logs.csv")
X = data[['log_severity']]
T = data['incident_flag']
Y = data['performance_after']

cfr = CausalForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
cfr.fit(X.values, T.values, Y.values)

ite = cfr.predict(X.values)
ate = np.mean(ite)

print("Individual Treatment Effects (first 5 samples):", ite[:5])
print("Estimated Average Treatment Effect (ATE):", ate)
```

コードを実行すると、各サンプルに対する推定個別効果(ITE)と、その平均であるATEが表示される。今回は単一の数値特徴量しか用いていないため、実際の障害対応の有効性を反映しているわけではない。Ciscoネットワークログ全体を対象に、本来であればインターフェース名やエラーカウンタ、障害発生からの経過時間などを多数の特徴量として定義し、障害対応や構成変更がパフォーマンスにどのような影響を与えるかを詳細に分析することが望ましい。

## 第七章 コードの説明

この実装ではpandasを用いてCSVファイルを読み込み、特定の列を抜き出してX, T, Yとして設定している。CausalForestRegressorに渡す際は、X.values, T.values, Y.valuesの形に変換する必要がある。学習後のpredictメソッドは各サンプルのITEを返すため、その平均をとることで平均処置効果を求める。現実の運用環境では、この過程で特徴量エンジニアリングやデータクリーニングが重要となる。

## 第八章 解釈性

Causal Forestは多数の決定木をアンサンブルしているため、個々の決定木の可視化は可能であっても、全体的な判断根拠を理解するのは容易ではない。しかし変数重要度の推定機能などを活用すれば、どの特徴量が処置効果の推定に寄与しているかを定性的に把握できる。実践的な現場で効果的な運用指針を導くには、モデル解釈が欠かせない。具体的には、障害対応の内容をより詳細なカテゴリとして扱い、パフォーマンス指標を明確に定義し、それらの相関と因果関係を現場の知識と付き合わせながら評価する必要がある。

## 第九章 考察

本研究ではトイデータを例にCausal Forestによる障害対応の介入効果推定フローを示した。しかし実際のsyslogには多彩なイベントが含まれ、そのままでは介入変数や結果変数を定義できないケースが大半である。実運用の場面では、障害対応の根拠となるエラーイベントやユーザクレーム、通信途絶などを特定し、その後の復旧プロセスでどのような施策が取られ、どの指標が改善したかをログやモニタリングデータから統合的に把握する必要がある。また障害対応が複数同時に行われる場合や段階的に行われる場合には、単一の二値フラグでは捉えきれないため、複合的な介入変数や構造方程式モデルの導入を検討する必要がある。

## 第十章 結論

本報告では、単純化したCiscoネットワークログを例にしてCausal Forestの実装例を示した。トイデータであるため、得られる結果に実運用上の有効性はないが、因果推論をネットワークログや障害対応分析に適用するための手順や留意点を概念的に理解する助けとなる。今後の研究や実装としては、ログの多様な情報を数値化・カテゴリ化した大規模データに対してCausal Forestを適用し、障害対応とパフォーマンスの関係をより厳密に把握することが期待される。

## 参考文献

Athey, S. & Imbens, G. (2016). Recursive partitioning for heterogeneous causal effects. Proceedings of the National Academy of Sciences, 113(27), 7353-7360.  
Zhou, Z., Athey, S., Wager, S. (2019). Offline multi-action policy learning: Generalization and optimization. arXiv preprint.  
Pearl, J. (2009). Causality: Models, Reasoning and Inference. Cambridge University Press.