探索馬可夫毯的演算法並不是直接讀取資料中一個現成的「邊界標籤」，而是透過條件獨立證據與搜尋程序，估計哪些變項應該留在目標的局部鄰域。不同檢定、搜尋次序、停止條件與有限樣本偏差，可能讓演算法得到不同結果。演算法比較因此需要固定資料切分、指標、參照網路與參數設定。
近年的 constrain–select 方法嘗試減少搜尋流程中早期錯誤的傳播，正說明邊界探索依然是方法論問題，而非已經完全解決的步驟。
思與行
- 記錄演算法如何做候選生成、刪除、確認與一致性修正。
- 在實際專案中同時回報邊界穩定性與預測效能，避免只挑最好的一次結果。