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causalAssembly|因果发现数据集|数据生成数据集
收藏arXiv2024-02-15 更新2024-06-21 收录
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https://github.com/boschresearch/causalAssembly
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链接失效反馈资源简介：
causalAssembly是由慕尼黑工业大学和Robert Bosch GmbH合作开发的一个半合成数据生成工具，用于评估因果发现方法。该数据集基于一个复杂的真实世界数据集，该数据集包含在制造环境中的装配线上的测量数据。通过详细研究装配线物理过程的基础，研究人员建立了一组部分真实的因果关系。为了解决潜在的混杂因素和隐私问题，使用分布随机森林来估计和表示由真实因果图暗示的条件分布。这些条件分布被组合成一个严格遵循观测变量因果模型的联合分布。通过从该分布中采样，causalAssembly生成的数据保证与真实情况下的马尔可夫性质一致。该工具展示了如何基准测试几种著名的因果发现算法，适用于复杂的生产数据，旨在解决因果关系学习中的验证问题。
提供机构：
慕尼黑工业大学
创建时间：
2023-06-19
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
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