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English(EN) Graph Dirichlet Energy for Fitting-Free Bivariate Causal Inference

新的GDECI方法提供更快、无拟合的因果推断

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员引入了图狄利克雷能量因果推断（GDECI）标准，这是一种用于确定双变量环境中因果关系的新颖方法。该方法从一个变量构建核相似性图，并将另一个变量视为图信号，使用狄利克雷能量对因果方向进行评分。GDECI显著避免了回归拟合和独立性检验，提供了O(n log n)的时间复杂度，具有计算效率。在实证评估中，GDECI在多达10,000个样本的数据集上表现出具有竞争力的准确性，并且是速度最快的方法。 AI

影响 该方法可以提高因果发现的准确性和效率，特别是在难以进行直接实验的领域。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Povilas Daniu\v{s}is ·

    用于无拟合双变量因果推断的图狄利克雷能量

    arXiv:2610.21892v1 Announce Type: new Abstract: We propose the Graph Dirichlet Energy Causal Inference (GDECI) criterion for distinguishing cause from effect in bivariate settings. For a candidate direction $X\to Y$, we construct a kernel similarity graph from $X$ and treat $Y$ a…

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