Descoberta e ML causal

8 métodos nesta família.

Em destaque

Algoritmos de Descoberta 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-base Algoritmo 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, Predicti Algoritmo 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 i Avaliação de Impacto Contrafactual Aumentada por Aprendizado de MáquinaMachine learning-augmented counterfactual impact evaluation combines the credibility of potential-outcomes causal inference with the flexibility of modern ML algorithms. Rather tha Machine Learning-Augmented Fuzzy Regression DiscontinuityML-augmented fuzzy RDD extends the classical fuzzy regression discontinuity design by replacing parametric polynomial approximations with flexible machine learning estimators. Wher Modelo Estrutural Marginal Aumentado por Aprendizado de Máquina (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

Percurso de leitura

Os métodos fundamentais mais referenciados deste tópico, pela ordem em que foram desenvolvidos — um ponto de partida se está a começar agora.

Algoritmos de Descoberta Causal (PC, FCI, LiNGAM)2000por Spirtes, Glymour & Scheines (PC/FCI); Shimizu et al. (LiNGAM)
Algoritmo FCI2000por Spirtes, Glymour & Scheines
Modelo Estrutural Marginal Aumentado por Aprendizado de Máquina (ML-MSM)2000 (MSM); 2011 (ML-augmented via targeted learning)por Robins, Hernan & Brumback (MSM, 2000); van der Laan & Rose (ML augmentation, TMLE framework, 2011)
Machine Learning-Augmented Fuzzy Regression Discontinuity2001 (fuzzy RDD); 2018 (double ML augmentation)por Hahn, Todd & Van der Klaauw (fuzzy RDD); Chernozhukov et al. (ML augmentation framework)
Algoritmo GES2002por David Maxwell Chickering
Estimação de Máxima Verossimilhança Direcionada (TMLE)2006por Mark van der Laan & Daniel Rubin
Avaliação de Impacto Contrafactual Aumentada por Aprendizado de Máquina2016-2019por Chernozhukov et al.; Athey & Imbens
NOTEARS: Otimização Contínua para Aprendizado de Estrutura Causal2018por Zheng, Aragam, Ravikumar & Xing

Todos os métodos 8

Algoritmos de Descoberta Causal (PC, FCI, LiNGAM)Algoritmo FCI Algoritmo GES Avaliação de Impacto Contrafactual Aumentada por Aprendizado de Máquina Machine Learning-Augmented Fuzzy Regression Discontinuity Modelo Estrutural Marginal Aumentado por Aprendizado de Máquina (ML-MSM)NOTEARS: Otimização Contínua para Aprendizado de Estrutura Causal Estimação de Máxima Verossimilhança Direcionada (TMLE)