CausalGrade：基于 Jev 的证据引导因果图评分方法

因果图评分方法 CausalGrade 基于概率判断模型 Jev，整合观测数据证据与因果发现基础模型 CDFM 的边概率，用于在真实结构未知时评估候选图质量。在 300 个合成数据集的全部 20 种算法与变量组合中，该评分均与结构误差呈较强负相关。在 500 个图选择任务中，其最佳候选命中率达到 54.4%，优于 Self-Compatibility 指标的 48.4%。