Algoritma GES — Pencarian Ekuivalensi Rakus untuk Penemuan Kausal

Pencarian Ekuivalensi Rakus (GES) adalah algoritma berbasis skor untuk mempelajari struktur kausal dari sekumpulan variabel dari data observasional. Diperkenalkan oleh David Maxwell Chickering pada tahun 2002, GES beroperasi langsung pada kelas ekuivalensi Markov dari graf asiklik terarah (DAG), yang direpresentasikan sebagai graf asiklik parsial terarah yang dilengkapi (CPDAG). Dengan asumsi kecukupan kausal dan proses pembangkitan data yang setia, GES terbukti memulihkan kelas ekuivalensi yang sebenarnya dalam batas sampel besar.