基于边际似然的广义评分

基于边际似然的广义评分（单维变量）

通过基于 RKHS 回归模型的负边际似然计算局部评分 [1]。

用法

from causallearn.score.LocalScoreFunction import local_score_marginal_general
score = local_score_marginal_general(Data, Xi, PAi, parameters)

参数

数据: (样本, 特征)。

Xi: 当前索引。

PAi: 父节点索引。

parameters: 无。

返回值

score: 局部评分。

基于边际似然的广义评分（多维变量）

通过基于 RKHS 回归模型的负边际似然计算多维变量数据的局部评分 [1]。

用法

from causallearn.score.LocalScoreFunction import local_score_marginal_multi
score = local_score_marginal_multi(Data, Xi, PAi, parameters)

参数

数据: (样本, 特征)。

Xi: 当前索引。

PAi: 父节点索引。

parameters:

• dlabel: 指示每个变量所属的数据维度。仅当变量为多维时使用。

返回值

score: 局部评分。

[1] (1,2)

Huang, B., Zhang, K., Lin, Y., Schölkopf, B., & Glymour, C. (2018, July). Generalized score functions for causal discovery. In Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining (pp. 1551-1560)。