Machine learningCausal discovery

GES алгоритам — Проналажење еквивалентних каузалних структура методом похлепе

Проналажење еквивалентних каузалних структура (GES) јесте алгоритам заснован на скору за учење каузалне структуре скупа променљивих из опсервационих података. Уведен од стране Дејвида Максвела Чикеринга 2002. године, GES директно делује на Марковљеве класе еквиваленције усмерених ацикличних графова (DAGs), представљених као комплетирани парцијално усмерени ациклични графови (CPDAGs). Под претпоставкама каузалне суфицијентности и верног процеса генерисања података, доказано је да GES у граничном случају великих узорака обнавља праву класу еквиваленције.

Otvorite u MethodMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte celu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.

Prijavite se

Method map

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

Izvori

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

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 2). Greedy Equivalence Search (GES). ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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)). Preuzeto 2026-06-15 sa https://scholargate.app/sr/causal-inference/ges-algorithm · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026