CCDr算法执行错误-因果发现工具箱

CCDr（Conditional Conjunctive Direct Causal Graph）算法是因果发现领域常用的算法之一，常见的错误是由于输入数据格式不正确或参数设置不当引起的。解决方法如下：

1. 确保输入数据格式正确，例如数据应该是一个二维数组，每列代表一个变量，每行代表一个样本。
2. 检查参数设置是否合理，例如alpha值（表示拒绝零假设的显著性水平）应该在0到1之间。
3. 如果仍然无法解决错误，可以尝试使用其他因果发现算法或工具箱。

代码示例：

# 导入因果发现工具箱
from causality.inference.search import CCDr
# 导入示例数据集
from causality.examples import load_smoke_data

data = load_smoke_data()

# 定义CCDr算法对象
ccdr = CCDr()

# 运行CCDr算法并指定参数
output = ccdr.search(data=data, alpha=0.05, verbose=True)

# 输出结果
print(output.edges())