在現實世界中，驗證因果發現模型的性能而不依賴於嚴格的可識別性假設，可以通過以下幾種方法進行：
模擬研究：利用模擬數據生成過程，設計多種不同的因果結構，並在這些結構上測試因果發現模型的性能。這種方法可以幫助研究者了解模型在不同假設違反情況下的表現，特別是在非線性和非可識別的情況下。
敏感性分析：進行敏感性分析以評估模型對於不同假設的穩健性。通過改變數據生成過程中的參數或結構，觀察模型的輸出如何變化，從而評估其穩定性和可靠性。
交叉驗證：使用交叉驗證技術，將數據集分為訓練集和測試集，並在不同的數據子集上評估模型的性能。這樣可以減少過擬合的風險，並提供對模型在未見數據上的預測能力的更好評估。
實際應用案例：通過將因果發現模型應用於實際的政策制定或商業決策中，並觀察其預測的因果效應是否與實際結果一致，來驗證模型的有效性。這種實證方法可以提供強有力的證據，支持模型的實用性。