GES Algorithm
Greedy 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 in 2002, GES operates directly on Markov equivalence classes of directed acyclic graphs (DAGs), represented as completed partially directed acyclic graphs (CPDAGs). Under the assumptions of causal sufficiency and a faithful data-generating process, GES is proven to recover the true equivalence class in the large-sample limit.
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
Курируемые утверждения
Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.
Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.
Связанные методы
Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.