有意水準

構造学習アルゴリズムは、（条件付き）独立を仮定して漸近的にカイ2乗分布に従う検定統計量を計算する従属性検定の実行に基づきます。この検定統計量が、仮定された独立性仮説の値よりも大きければ、その仮説は棄却され、 それ以外の場合は採択されます。真の独立性仮説が棄却される確率が、有意水準によって与えられます。

図 1: 構造学習アルゴリズムで使用するべき有意水準を指定するテキスト・ボックス

有意水準が、このテキスト・フィールドに入力されます。デフォルト値は、0.05に設定されており、これはほとんどの学習セッションに適切ですが、 これは開区間 (0;1)の間のどの値にでも設定できます。一般的に、有意水準が高いほど、学習された構造にたくさんのリンクが含まれるようになります。有意水準を下げると、通常、構造学習アルゴリズムの実行時間も削減されます。

PCアルゴリズムとNPCアルゴリズムも参照。