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StableRCA是一种新颖的根因分析框架，通过估计局部马尔可夫边界并检测条件分布偏移来识别干预目标，避免了全局因果图的发现，在合成和真实数据集上展示了鲁棒性。
本文评估了马尔可夫边界在表格预测中的实际效果，发现尽管理论上最优，但由于计算限制和优化目标不匹配，当前的因果发现方法无法持续提升预测性能。