基于結構方程似然框架的缺失值因果學習算法

摘要： 探索事物之間的因果關系是數(shù)據(jù)科學的核心問題。在實際場景中，缺失值的存在給基于約束的方法和基于結構方程模型的方法帶來巨大挑戰(zhàn)。現(xiàn)有的缺失值因果學習方法雖然可以處理隨機缺失數(shù)據(jù)上的因果結構學習問題，但是對于非隨機缺失數(shù)據(jù)，學習因果結構網(wǎng)絡中的因果對和馬爾可夫等價類結構以及校正因缺失導致錯誤因果方向等仍未得到解決。為此，基于結構方程似然框架提出新的缺失值因果學習算法MV-SELF。利...