GES-algoritmen — Grådig ekvivalenssøk for kausal oppdagelse
Grådig ekvivalenssøk (GES) er en poengbasert algoritme for å lære den kausale strukturen til et sett med variabler fra observasjonsdata. Introdusert av David Maxwell Chickering i 2002, opererer GES direkte på Markov-ekvivalensklasser av rettede sykluser (DAGs), representert som fullførte delvis rettede sykluser (CPDAGs). Under antakelsene om kausal tilstrekkelighet og en trofast datagenererende prosess, er GES bevist å gjenopprette den sanne ekvivalensklassen i grensen for store utvalg.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- Chickering, D. M. (2002). Optimal structure identification with greedy search. Journal of Machine Learning Research, 3, 507–554. link ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 2). Greedy Equivalence Search (GES). ScholarGate. https://scholargate.app/no/causal-inference/ges-algorithm
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Bayesiansk nettverkBayesiansk↔ compare
- NOTEARS: Kontinuerlig optimering for læring av kausal strukturKausal inferens↔ compare
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →