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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了条件独立性检验在现代统计学和机器学习中的重要性和挑战性。文章提出了三个基于回归的测试的新误差估计值或上界，同时引入了一种新的基于回归的条件独立性测试方法。实验证明了这些理论和方法的有用性。
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关键要点
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条件独立性检验在现代统计学和机器学习中具有基础性和挑战性。
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许多条件独立性检验方法依赖于强大的监督学习方法。
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监督学习方法在模型错误估计下可能会失败，导致对这些方法的理解有限。
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即使使用通用逼近器，模型错误估计仍可能产生影响。
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提出了三个基于回归的测试的新误差估计值或上界，依赖于模型错误估计。
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引入了一种新的基于回归的条件独立性测试方法：Rao-Blackwellized预测器测试（RBPT），对模型错误估计具有鲁棒性。
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通过人工数据和真实数据的实验验证了理论和方法的有效性。
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