NCC got random guess performance on TCEP about causaldiscoverytoolbox HOT 7 OPEN

from cdt.data import CausalPairGenerator
c = CausalPairGenerator('polynomial')
data, labels = c.generate(2000, 500)

def test_NCC():
    method = NCC
    print(method)
    m = method()

    from cdt.data import CausalPairGenerator
    data0, dirs0 = CausalPairGenerator('polynomial').generate(1000, 500)
    data1, dirs1 = CausalPairGenerator('gp_add').generate(1000, 500)
    data2, dirs2 = CausalPairGenerator('nn').generate(1000, 500)
    data = pd.concat([data0, data1, data2])
    dirs = pd.concat([dirs0, dirs1, dirs2])

    m.fit(data, dirs, epochs=5)
    r = m.predict_dataset(tueb)
    acc = np.mean(r.values * labels.values > 0)

    print(acc)

Epochs: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1000/1000 [2:02:04<00:00,  7.72s/it, Acc=0.983]
 65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                | 66/102 [00:00<00:00, 299.84it/s]
0.5294117647058824

Epochs: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 10/10 [00:56<00:00,  5.60s/it, Acc=0.845]
 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                 | 89/102 [00:00<00:00, 871.85it/s]
0.5490196078431373

Epochs: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 5/5 [00:43<00:00,  8.96s/it, Acc=0.849]
 74%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                    | 75/102 [00:00<00:00, 747.90it/s]
0.5588235294117647