Causal Discovery and Classification Based on Lempel-Ziv Complexity
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了机器学习算法决策过程中的因果关系推断问题，提出了一种基于Lempel-Ziv复杂度的新型因果度量和距离度量。结果表明，基于因果关系的决策树在因果结构数据集上显著优于传统的决策树，展示了其在解释性人工智能领域的潜在影响。
本研究提出了一种基于Lempel-Ziv复杂度的新型因果度量和距离度量，以解决机器学习算法中的因果关系推断问题。结果表明，基于因果关系的决策树在因果结构数据集上优于传统决策树，展现了解释性人工智能的潜力。
