Causal discovery（因果发现）

因果发现基于Pearl的因果图模型和do-演算，主要方法包括基于约束的方法（如PC算法）、基于评分的方法（如GES）和基于函数因果模型的方法（如LiNGAM）。近年来，结合深度学习的方法如NOTEARS和因果GAN得到发展，能够处理非线性、高维数据。该领域面临未观测混杂、选择偏差等挑战，是因果推理的基础步骤。