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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.11
- 수록면
- 316 - 320 (5page)
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In recent years, there have been many attempts to develop and improve causal discovery algorithms (CDA) for learning structures of Bayesian networks. Constraint-based CDAs implement conditional independence (CI) tests to verify dependency between variables so as to find a directed acyclic graph which is observationally equivalent to the noninterventional data. Multiple Search (MS) algorithm exploits multiple linear regression for CI test in which multiple search is possible in a CI test so as to improve both speed and accuracy. However, the CI test based on multiple linear regression might be unreliable if there exists multicollinearity among variables. To deal with the multicollinearity problem, we propose a robust CI test using partial least squares (PLS). Using PLS regression, the proposed method performs better when applied to data with multicollinearity. We show the robustness of our method by a numerical example.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Background
3. Proposed algorithm
4. Numerical example
5. Conclusion
6. References
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