预印本前沿

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$\texttt{causalAssembly}$ : Generating Realistic Production Data for Benchmarking Causal Discovery$\texttt{causalAssembly}$: Generating Realistic Production Data for Benchmarking Causal Discovery

Konstantin Göbler · Tobias Windisch · Mathias Drton · Tim Pychynski · Steffen Sonntag 等 6 位作者首次提交 2023-06-19 · 修订 2024-02-14 · v2arXiv预印本

causalAssembly：生成用于因果发现基准评估的真实感生产数据AI 解读

Algorithms for causal discovery have recently undergone rapid advances and increasingly draw on flexible nonparametric methods to process complex data. With these advances comes a need for adequate empirical validation of the causal relationships learned by different algorithms. However, for most real data sources true causal relations remain unknown. This issue is further compounded by privacy concerns surrounding the release of suitable high-quality data. To help address…

微观 · 因果推断半参数与非参数机器学习与 DML

关联记录被引 1 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

AI 解读阅读原文 ↗BibTeX ↓

causalAssembly\texttt{causalAssembly}causalAssembly: Generating Realistic Production Data for Benchmarking Causal Discovery$\texttt{causalAssembly}$: Generating Realistic Production Data for Benchmarking Causal Discovery

$\texttt{causalAssembly}$ : Generating Realistic Production Data for Benchmarking Causal Discovery$\texttt{causalAssembly}$: Generating Realistic Production Data for Benchmarking Causal Discovery