Grafiska modeller kan representera en multivariatfördelning i en bekväm och tillgänglig form som en graf. Kausala modeller kan ses som en särskild klass av grafiska modeller som inte bara representerar distributionen av det observerade systemet utan även distributionerna under externa ingrepp. De möjliggör därmed förutsägelser under hypotetiska ingripanden, vilket är viktigt för beslutsfattandet. Den utmanande uppgiften att lära sig kausala modeller från data bygger alltid på vissa underliggande antaganden. Vi diskuterar flera nyligen föreslagna strukturinlärningsalgoritmer och deras antaganden, och jämför deras empiriska prestanda under olika scenarier.
För en nyligen genomgång av den empiriska prestandan hos strukturinlärningsalgoritmer hänvisar vi till REF.
Causal Structure Learning
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Methodology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}