D2C公司

D2C:从依赖特征预测因果方向。统计相关性和因果关系之间的关系是所有因果推理统计方法的核心。D2C包实现了一种有监督的机器学习方法,以推断在n>2个变量的多元环境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Markov毯子成员之间某些条件(in)依赖关系的不对称性。D2C算法通过(i)基于多元依赖的非对称描述符创建关系的一组特征,以及(ii)使用分类器来学习特征与因果关系的存在之间的映射,从而预测多变量设置中两个变量之间是否存在直接因果关系

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