一种面向催化剂发现的因果感知主动学习方法及系统

本发明属于机器学习技术领域，公开了一种面向催化剂发现的因果感知主动学习方法及系统，包括：S1、数据初始化与候选池构建；S2、高斯过程替代模型训练；S3、因果图学习与边置信度估计；S4、因果干预价值计算；S5、期望改进计算；S6、自适应权重计算；S7、联合获取函数构建；S8、候选选择与标签获取；S9、迭代直至收敛:重复执行步骤S2至S8，直至达到所述最大迭代次数，输出最终数据集及对应的因果图。本发明不仅能够在自动迭代实验过程中优化预测性能，还能澄清催化剂发现迭代因果结构，且能对迭代过程提高因果图结构恢复质量。