Undersökningen av riktade acykliska grafer (DAG) som kodar samma Markov egenskap, det vill säga samma villkorliga oberoende relationer av multivariata observational distributioner, har en lång tradition; många algoritmer finns för modellval och strukturinlärning i Markov ekvivalensklasser. I detta dokument utsträcker vi begreppet Markovs likvärdighet till att omfatta interventionsdistributioner till följd av flera interventionsexperiment. Vi visar att under rimliga antaganden om interventionsförsöken definierar interventionell Markov ekvivalens en finare uppdelning av DAG än observationell Markov ekvivalens och därmed förbättrar identifieringen av kausala modeller. Vi ger en graf teoretisk kriterium för två DAGs som Markov likvärdiga under interventioner och visar att varje interventional Markov ekvivalens klass kan, analogt med observationsfallet, unikt representeras av en kedja grafen kallas interventional väsentlig graf (även känd som CPDAG i observationsfallet). Dessa är viktiga insikter för att härleda en generalisering av Greedy Equivalence Search algoritm som syftar till strukturinlärning från interventionella data. Denna nya algoritm utvärderas i en simuleringsstudie.
REF utvidgar begreppet Markov ekvivalens för DEG till att omfatta interventionsdistributioner från flera experiment och föreslår en inlärningsalgoritm.
Characterization and Greedy Learning of Interventional Markov Equivalence Classes of Directed Acyclic Graphs
{'venue': 'Journal of Machine Learning Research, 13:2409-2464, 2012', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}