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Causal Mining 因果关系挖掘

因果关系挖掘的任务是:尝试发现变量之间的因果关系,如A导致B。

经典的因果关系发现是通过进行实验的方式来获得的,但很多实验难以,甚至是无法进行。

疑问在于:“能否仅从相关的数据中获的因果关系?”

 

通常不带环路的有向图来表示因果关系结构,其中:

  • 节点代表变量
  • 边代表变量之间的因果关系

 

有一些算法能够进行这种因果关系结构的挖掘,如TETRAD包裹中包含了一些用于从数据中推理出因果关系结构的算法。

http://www.phil.cmu.edu/projects/tetrad/

其背后的假设、算法等请见论文:

Scheines, R., Spirtes, P., Glymour, C., Meek, C., Richardson, T. (1998) The TETRAD Project: Constraint Based Aids to Causal Model Specification. Multivariate Behavioral Research, 33 (1), 65-117.