本研究提出了图无关因果贝叶斯优化（GACBO）算法，旨在优化未知因果图上的目标变量。该算法能够主动发现对最佳奖励有贡献的因果结构，并在模拟和实际应用中表现优于基线方法。

线性回归模型y=XB+E表示目标变量与特征矩阵之间的线性关系，是一种监督机器学习算法。它具有可解释性和简单性，是其他模型的基础。线性回归需要满足线性、独立性、同方差性和正态性等条件。可以使用Python实现系数估计和绘制回归线。