因果发现的调查：理论与实践
摘要：了解统治现象的法律是科学进展的核心。特别是当目标是以因果方式模拟不同方面之间的相互作用时，这一点尤为重要。事实上，因果推断本身就是专门设计用于量化将原因与其效果连接起来的潜在关系。因果发现是因果性更广泛领域中的一个分支，在尽可能的情况下从数据中恢复因果图，从而实现对因果效应的识别和估计。在本文中，我们以统一的方式探讨最新进展，提供对不同设置下已开发的现有算法的一致概述，报告有用的工具和数据，并展示理解为什么以及如何有效地利用这些方法的现实应用。
作者：Alessio Zanga, Fabio Stella
论文ID：2305.10032
分类：Artificial Intelligence
分类简称：cs.AI
提交时间：2023-07-06