GES 알고리즘 — 인과 관계 발견을 위한 탐욕적 등가 탐색

탐욕적 등가 탐색(GES)은 관측 데이터로부터 변수 집합의 인과 구조를 학습하기 위한 점수 기반 알고리즘입니다. 2002년 David Maxwell Chickering이 소개한 GES는 완료된 부분적으로 방향성 있는 비순환 그래프(CPDAG)로 표현되는 방향성 비순환 그래프(DAG)의 마르코프 등가 클래스에서 직접 작동합니다. 인과적 충분성(causal sufficiency)과 충실한 데이터 생성 과정(faithful data-generating process)이라는 가정 하에, GES는 대규모 표본 한계에서 참된 등가 클래스를 복구하는 것으로 증명되었습니다.