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FCI算法

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8月12日
18:23
18:23官方账号arXiv cs.LG@Pavel Averin, Theodoros Moysiadis, Ioannis Katakis
该综述系统梳理了约束因果发现中的条件独立性检验方法,涵盖PC和FCI算法中骨架剪枝与方向判定的核心环节。文章将CI测试分为偏相关、列联表、回归、最近邻、核和机器学习六大家族,并重点分析各族的鲁棒性局限。综述指出CI检验的统计功效随条件集规模增大而衰减,且I型/II型错误不对称会影响图级骨架恢复和v结构定向。文章还比较了主要R和Python库的采用情况,并总结了混合类型数据、小样本误差控制等开放挑战。
论文条件独立性检验因果发现PC算法

推荐理由:做因果发现的朋友可以看看,这篇把PC和FCI背后的CI检验方法按六个家族梳理清楚了,还讲了每种方法什么时候会失效,省得自己踩坑。
原文
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