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因果探索

  • P1-062A
    樋口 滉規 (東京電機大学)
    高橋 達二 (東京電機大学)
    本研究は,ベイジアン・ネットワークの構造学習の際に行われる条件付き独立性検定を,観察的因果帰納モデル pARIs で代替したアルゴリズムを提案した.pARIs は,人間の因果的直感と高い相関を示すことが明らかになっており,スモールサンプル,事象の生起確率の稀少性などの仮定の下では,非独立性の優れた近似として振る舞うことが明らかになっている.また、提案した指標の性能の評価は計算機シミュレーションによって行った.