因果探索（causal discovery）是從觀察資料與假設條件中推斷變項間可能因果結構的方法領域，通常涉及條件獨立、圖模型與識別假設。馬可夫毯可以作為局部探索的線索，但單靠局部預測邊界不足以確定完整因果圖。 它與貝葉斯網路、有向無環圖、條件獨立及特徵選擇相關。 維基百科：中文：相關條目／搜尋：因果探索；英文：相關條目。