Kausalerkennung

Causal Discovery ist eine wichtige Aufgabe bei der Erstellung von Wissensbasen und zielt darauf ab, kausale Beziehungen zwischen Variablen aus Daten zu identifizieren. Durch statistische Analyse und maschinelles Lernen werden potenzielle kausale Mechanismen aufgedeckt. Das Ziel dieser Aufgabe besteht darin, kausale Graphenmodelle zu konstruieren, um Entscheidungsfindung, Vorhersageanalysen und die Bewertung von Interventionswirkungen zu unterstützen. Diese Aufgabe hat daher erheblichen wissenschaftlichen und praktischen Wert.