Machine learningCausal discovery

Algoritmus GES — Hladové vyhľadávanie ekvivalencie pre kauzálne objavovanie

Hladové vyhľadávanie ekvivalencie (GES) je algoritmus založený na skóre na učenie kauzálnej štruktúry súboru premenných z observačných dát. Predstavený Davidom Maxwellom Chickeringom v roku 2002, GES operuje priamo na Markovových triedach ekvivalencie orientovaných acyklických grafov (DAG), reprezentovaných ako úplné čiastočne orientované acyklické grafy (CPDAG). Za predpokladov kauzálnej dostatočnosti a verného procesu generovania dát je dokázané, že GES obnoví skutočnú triedu ekvivalencie v limite veľkých vzoriek.

Otvoriť v MethodMindČoskoroVideoČoskoroDownload slides

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Zdroje

  1. Chickering, D. M. (2002). Optimal structure identification with greedy search. Journal of Machine Learning Research, 3, 507–554. link

Ako citovať túto stránku

ScholarGate. (2026, June 2). Greedy Equivalence Search (GES). ScholarGate. https://scholargate.app/sk/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.

Compare side by side
ScholarGateGES Algorithm (Greedy Equivalence Search (GES)). Získané 2026-06-15 z https://scholargate.app/sk/causal-inference/ges-algorithm · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026