D2C型 swMATH ID: 14323 软件作者： Gianluca Bontempi、Catharina Olsen、Maxime Flauder 描述： D2C：从依赖特征预测因果关系方向。统计相关性和因果关系之间的关系是所有因果推断统计方法的核心。D2C包实现了一种有监督的机器学习方法，以推断n>2个变量的多元设置中两个变量之间存在有向因果关系。该方法依赖于因果关联的两个变量的马尔可夫覆盖层成员之间某些条件（in）依赖关系的不对称性。D2C算法通过（i）基于多元相关性的非对称描述符创建一组关系特征，以及（ii）使用分类器学习特征与因果关系之间的映射，预测多元环境中两个变量之间存在直接因果关系 主页： https://cran.r-project.org/web/packages/D2C/index.html 源代码： https://github.com/cran/D2C 依赖项： R（右） 相关软件： pcalg公司;R（右）;iWeigReg公司;调解;达吉蒂;XML格式;XPath（XPath）;分子量分析;推断;SVM匹配;SimpleTable（简单表格）;计算机辅助制造;qtlnet（qtlnet）;cit公司;不变量因果预测;全球黄金市场;立方英寸;匹配边界;wfe公司;质量控制指数 引用于： 1文件 2位作者引用 1 詹卢卡·邦特比 1 马克西姆·诽谤者 连载1篇 1 机器学习研究杂志（JMLR） 在2个字段中引用 1 统计学（62-XX） 1 计算机科学（68至XX） 按年份列出的引文