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Causal de Finetti: On the Identification of Invariant Causal Structure in Exchangeable Data

Siyuan Guo · Viktor Tóth · Bernhard Schölkopf · Ferenc Huszár首次提交 2022-03-29 · 修订 2024-05-24 · v3arXiv预印本

因果 de Finetti：可交换数据中不变因果结构的识别AI 解读

Constraint-based causal discovery methods leverage conditional independence tests to infer causal relationships in a wide variety of applications. Just as the majority of machine learning methods, existing work focuses on studying $\textit{independent and identically distributed}$ data. However, it is known that even with infinite i.i.d. $\$ data, constraint-based methods can only identify causal structures up to broad Markov equivalence classes, posing a fundamental…Constraint-based causal discovery methods leverage conditional independence tests to infer causal relationships in a wide variety of applications. Just as the majority of machine learning methods, existing work focuses on studying $\textit{independent and identically distributed}$ data. However, it is known that even with infinite i.i.d.$\ $ data, constraint-based methods can only identify causal structures up to broad Markov equivalence classes, posing a fundamental…

微观 · 因果推断机器学习与 DML

关联记录被引 4 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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