論文の概要: Causal Learner: A Toolbox for Causal Structure and Markov Blanket Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06544v1
• Date: Thu, 11 Mar 2021 09:10:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-12 14:56:15.947805
• Title: Causal Learner: A Toolbox for Causal Structure and Markov Blanket Learning
• Title（参考訳）: Causal Learner: 因果構造とマルコフブランケット学習のためのツールボックス
• Authors: Zhaolong Ling, Kui Yu, Yiwen Zhang, Lin Liu, and Jiuyong Li
• Abstract要約: Causal Learnerは、データから因果構造とマルコフ毛布(MB)を学ぶためのツールボックスです。 シミュレーションされたネットワークデータを生成する機能、最先端のグローバル因果構造学習アルゴリズムのセット、最先端のローカル因果構造学習アルゴリズムのセット、アルゴリズムを評価する機能を統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.41685271795219
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Causal Learner is a toolbox for learning causal structure and Markov blanket (MB) from data. It integrates functions for generating simulated Bayesian network data, a set of state-of-the-art global causal structure learning algorithms, a set of state-of-the-art local causal structure learning algorithms, a set of state-of-the-art MB learning algorithms, and functions for evaluating algorithms. The data generation part of Causal Learner is written in R, and the rest of Causal Learner is written in MATLAB. Causal Learner aims to provide researchers and practitioners with an open-source platform for causal learning from data and for the development and evaluation of new causal learning algorithms. The Causal Learner project is available at http://bigdata.ahu.edu.cn/causal-learner.
• Abstract（参考訳）: Causal Learnerは、データから因果構造とマルコフ毛布(MB)を学ぶためのツールボックスです。 シミュレーションされたベイズネットワークデータを生成する機能、最先端のグローバル因果構造学習アルゴリズムのセット、最先端のローカル因果構造学習アルゴリズムのセット、最先端のMB学習アルゴリズムのセット、およびアルゴリズムを評価する機能を統合します。 Causal Learnerのデータ生成部分はRで書かれており、Causal Learnerの残りの部分はMATLABで書かれています。 Causal Learnerは、データから因果学習し、新しい因果学習アルゴリズムの開発と評価のためのオープンソースのプラットフォームを研究者や実践者に提供することを目的としています。 Causal Learnerプロジェクトはhttp://bigdata.ahu.edu.cn/causal-learner.comから入手できる。

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