ScholarGate
Assistent

Descobriment i ML causal

8 mètodes en aquesta família.

Destacats

Algorismes de descobriment causal (PC, FCI, LiNGAM)Causal discovery is a family of algorithms that automatically learn a directed acyclic graph (DAG) describing causal structure directly from observational data. The constraint-baseAlgorisme FCIThe Fast Causal Inference (FCI) algorithm is a constraint-based causal discovery method introduced by Spirtes, Glymour, and Scheines in their landmark 2000 book Causation, PredictiAlgorisme GESGreedy Equivalence Search (GES) is a score-based algorithm for learning the causal structure of a set of variables from observational data. Introduced by David Maxwell Chickering iAvaluació de impacto contrafactual augmentada amb aprenentatge automàticMachine learning-augmented counterfactual impact evaluation combines the credibility of potential-outcomes causal inference with the flexibility of modern ML algorithms. Rather thaDisseny de regressió discontínua difusa augmentat amb aprenentatge automàticML-augmented fuzzy RDD extends the classical fuzzy regression discontinuity design by replacing parametric polynomial approximations with flexible machine learning estimators. WherModel marginal estructural augmentat amb aprenentatge automàtic (ML-MSM)The machine learning-augmented marginal structural model combines the causal rigour of Robins et al.'s MSM framework with flexible, data-adaptive ML algorithms for estimating prope

Itinerari de lectura

Els mètodes fonamentals més referenciats d'aquest tema, en l'ordre en què es van desenvolupar — un punt de partida si tot just hi arribeu.

  1. Algorismes de descobriment causal (PC, FCI, LiNGAM)2000per Spirtes, Glymour & Scheines (PC/FCI); Shimizu et al. (LiNGAM)
  2. Algorisme FCI2000per Spirtes, Glymour & Scheines
  3. Model marginal estructural augmentat amb aprenentatge automàtic (ML-MSM)2000 (MSM); 2011 (ML-augmented via targeted learning)per Robins, Hernan & Brumback (MSM, 2000); van der Laan & Rose (ML augmentation, TMLE framework, 2011)
  4. Disseny de regressió discontínua difusa augmentat amb aprenentatge automàtic2001 (fuzzy RDD); 2018 (double ML augmentation)per Hahn, Todd & Van der Klaauw (fuzzy RDD); Chernozhukov et al. (ML augmentation framework)
  5. Algorisme GES2002per David Maxwell Chickering
  6. Targeted Maximum Likelihood Estimation (TMLE)2006per Mark van der Laan & Daniel Rubin
  7. Avaluació de impacto contrafactual augmentada amb aprenentatge automàtic2016-2019per Chernozhukov et al.; Athey & Imbens
  8. NOTEARS: Optimització Contínua per a l'Aprenentatge d'Estructura Causal2018per Zheng, Aragam, Ravikumar & Xing

Tots els mètodes 8

Algorismes de descobriment causal (PC, FCI, LiNGAM)Algorisme FCIAlgorisme GESAvaluació de impacto contrafactual augmentada amb aprenentatge automàticDisseny de regressió discontínua difusa augmentat amb aprenentatge automàticModel marginal estructural augmentat amb aprenentatge automàtic (ML-MSM)NOTEARS: Optimització Contínua per a l'Aprenentatge d'Estructura CausalTargeted Maximum Likelihood Estimation (TMLE)