Vi inriktar oss på problemet med exakthet och robusthet i orsakssambandet från finita datamängder. Vissa toppmoderna algoritmer ger tydlig utgång komplett med solida teoretiska garantier men är mottagliga för att sprida felaktiga beslut, medan andra är mycket skickliga på att hantera och representera osäkerhet, men behöver förlita sig på oönskade antaganden. Vårt mål är att kombinera Bayesian-metodens inneboende robusthet med den teoretiska styrkan och tydligheten hos begränsningsbaserade metoder. Vi använder en Bayesian poäng för att få sannolikhetsuppskattningar på de indata uttalanden som används i en restriktion-baserat förfarande. Dessa behandlas därefter i fallande ordning av tillförlitlighet, låta mer tillförlitliga beslut ha företräde i händelse av konflikter, tills en enda output-modell erhålls. Tester visar att en grundläggande implementering av den resulterande Bayesian Constraint-baserade Causal Discovery (BCCD) algoritm redan överträffar etablerade förfaranden såsom FCI och konservativa PC. Den kan också ange vilka beslut om orsakssamband i produktionen som har hög tillförlitlighet och vilka som inte har det.
BCCD REF använder Bayesian förtroende uppskattningar för att bearbeta information i fallande ordning av tillförlitlighet, kasta motsägelsefulla indata när de uppstår.
A Bayesian Approach to Constraint Based Causal Inference
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}