使用交叉验证的泛化得分
单维变量的使用交叉验证的泛化得分
使用负 k 折交叉验证对数似然作为得分计算局部得分，基于 RKHS 中的回归模型 [1]。
用法
from causallearn.score.LocalScoreFunction import local_score_cv_general
score = local_score_cv_general(Data, Xi, PAi, parameters)
参数
数据：(样本, 特征)。
Xi：当前索引。
PAi：父节点索引。
- 参数:
kfold：交叉验证的折数。
lambda：正则化参数。
返回值
score：局部得分。
多维变量的使用交叉验证的泛化得分
使用负 k 折交叉验证对数似然作为得分计算局部得分，基于 RKHS 中用于多维变量数据的回归模型 [1]。
用法
from causallearn.score.LocalScoreFunction import local_score_cv_multi
score = local_score_cv_multi(Data, Xi, PAi, parameters)
参数
数据：(样本, 特征)。
Xi：当前索引。
PAi：父节点索引。
- 参数:
kfold：交叉验证的折数。
lambda：正则化参数。
dlabel：指示属于每个变量的数据维度。仅当变量具有多变量维度时使用。
返回值
score：局部得分。