Un novedoso método de conjunto de División y Conquista para el Descubrimiento de Fronteras de Markov para la Selección de Características Causales
Autores: Li, Hao; Zhan, Jianjun; Wang, Haosen; Zhao, Zipeng
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Un novedoso método de conjunto de División y Conquista para el Descubrimiento de Fronteras de Markov para la Selección de Características Causales
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Descubrimiento
Fronteras de Markov
Marco de conjunto
Dividir y conquistar
Estrategia de selección u-i
Precisión y recuperación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 22
Citaciones: Sin citaciones
El descubrimiento de las fronteras de Markov es altamente efectivo para identificar características que están relacionadas causalmente con la variable objetivo, proporcionando una interpretabilidad y robustez sólidas.
Descripción
El descubrimiento de las fronteras de Markov es altamente efectivo para identificar características que están relacionadas causalmente con la variable objetivo, proporcionando una interpretabilidad y robustez sólidas.