机器学习与因果推断Chapter 1:the introduction of Causal ReasoningIntroduction机器学习算法越来越多的被应用到生活的方方面面，其中很大一部分学者尝试应用在医疗、教育、管理、金融和农业等社会关键领域。然而在这些领域基于机器学习而做出的判断或者决策会产生广泛的影响。这意味着，如果想要真正的理解（机器学习）系统所做出的判断或者决策，必须要抓住其本质。
因果推断主要有两个理论框架：以Donald Rubin为代表的潜在结果(Potential Outcome, PO)框架，和以Judea Pearl为代表的图模型(Graphical Models, GM)框架。基本概念相关性(correlation)和因果关系(causality)机器学习(这里主要指有监督学习)的目标是给定x，预测y，得到的是x和y之间的相关关系，而不是因果关系。内
1. 因果推断是什么？1.1 因果性与相关性事件/变量之间的关系，最主要的有相关性和因果性。相关性是指在观测到的数据分布中，X与Y相关，如果我们观测到X的分布，就可以推断出Y的分布因果性是指在操作/改变X后，Y随着这种操作/改变也变化，则说明X是Y的因cause
在常用的机器学习算法中，的是特征之间的相关性，而无法去识别特征之间的因果性，而很多时候在做决策与判断的时候，我们需要的是因果性。举个
文章目录1 腾讯看点：启动重置问题1.1 观测数据 、 实验数据的理论介绍2.2 启动重置问题阐述：短期、长期、异质2.3 短期影响的解决2.4 长期影响构造准实验2.5 异质性用户1.6 总结2 滴滴的国际化外卖团队DiDi Food：智能补贴2.1 补贴问题的定义2.2 如果进行因果推断建模2.3 在干预下的全局最优解问题2.4 有意思的地方：如何定义业务指标2.5 有意思的地方：如何定义模
目录因果关系的三个层级因果推断的三个假设因果性的常见谬误因果推断偏差原因因果推断的两种流派因果推断前提假设因果推断的方法与实操流程因果关系的三个层级因果推断是基于统计学方法刻画变量之间的因果关系。因果关系存在三个层级：第一层级（关联）：从数据中观察到哪些相关规律？是对历史数据的总结。第二层级（干预）：如果采取某个行动，会产生什么结果？是面向未来的推测。第三层级（反事实）：如果当时采取了另外一个行动
机器学习可以通过样本直接匹配以及提升倾向性得分（PSM）准确度来实现样本的精准匹配，使得样本对反事实预测的研究更具有随机化实验的特性。本文从匹配法、断点回归法、双重差分法、合成控制法四个方...
转载
2022-06-04 00:20:02
750阅读
因果推断方法可以被分为两大类:贝叶斯网络结构学习算法和基于加噪声模型的因果推断算法。具有完整数据的因果推断方法可以被分为两大类: 基于估计马尔可夫等价类的贝叶斯网络结构学习算法和基于加性噪声模型的因果推断算法。贝叶斯网络结构学习算法主要有两种方法．第一种是基于打分－搜索的贝叶斯网络结构学习方法，第二种是基于依赖分析的学习算法．缺点：，这两种方法都无法识别 一个因果网络中存在的马尔可夫等价类，特别是
转载
2023-09-18 10:00:18
155阅读
我是小z，也可以叫我阿粥~本文的分享主题为观测数据因果推断，希望通过本文可以让大家对观测数据因果推断有一个整体的了解，明晰当前观测数据因果推断的困境和主要处理方法，以及在特定问题中的一套通用解法。具体将围绕以下3部分展开：观测数据因果推断基本知识准实验方法在腾讯看点的应用案例启动重置类问题通用分析方法01观测数据因果推断基本知识1. 混淆结构和对撞结构因果关系是相关关系的一种，因果推断用
文章目录图模型结构因果模型Intransitive case链状结构叉状结构对撞结构D-分隔模型检验和等价类乘积分解法则混淆变量观测数据和试验数据 图模型结构因果模型 x:treatment 因果的发生是有先后顺序的 （外生变量，内生变量）Intransitive case链状结构叉状结构 Ex<-Age->Ch 统计相关 Ex->Ch因果相关 应该关注分组数据下面这种情况都是
目录一、因果推断介绍1.1 什么是因果推断1.2为什么研究因果推断1.3因果推断阶梯1.4因果推断问题分类二、因果推断理论框架2.1 定义（这些定义后面会经常用到）2.2 Assumptions（三大基本假设）三、因果效应估计3.1 因果效应问题定义3.2 消除偏差方法3.2.1 倾向性得分匹配3.2.2 双重机器学习 3.2.3 双重稳健学习3.3估计因果
导语因果发现是在满足某些假设时，从数据中找出变量间因果联系。然而若是真正引起因果关系的变量本身就没有被观测到，那该怎么办？从数据中提取对指定任务有帮助的特征，正是机器学习成功的原因。通过结合机器学习，可以在更少的假设下，发现因果关系。而借由找出的因果链条，则可以提升机器学习算法的泛化能力。本文基于凯风研读营郭若城的分享，从以上两方面概述机器学习和因果推断间的关联。郭若城是美国亚利桑那州立大学博士，
转载
2022-10-19 18:04:55
278阅读
一、因果推断的适用场景因果性是指在操作/改变X后，Y随着这种操作/改变也变化，则说明X是Y的因cause。有些场合可以很明显的区分相关和因果，举个例子，我们会发现在学校中，近视的同学成绩更好。近视和成绩好之间有强相关性，但显然近视不是成绩好的原因。而我们想要提升学生成绩，自然需要找到因，否则就会通过给学生戴眼镜的方式来提高成绩。但是有很多场合难以区分，举个例子，经常喝葡萄酒的人寿命更长，是因为葡萄
1.因果推断定义根源：因果推断就是找到事情发生的原因重要的现象：桑普森悖论，Casualty和Association之间的区别Association是人工智能的基础人工智能Association的问题：知其然，不知其所以然不可解释性无法满足独立同分布假设公平性问题不可回溯性产生Association的三种方式：因果机制混淆效应样本选择偏差2.因果推断的两个关键问题Causal discovery(
关于因果关系的识别，前面介绍了一些方法：随机对照试验、后门调整、前门调整、do-演算。今天介绍另一种进行因果效应识别的另一种方法：工具变量。1. 什么是工具变量？ 上面的因果图中，就是一个工具变量，可以利用它在观测不到的情况下计算对的因果效应。工具变量的标准：（Relevance）是的直接原因。（Exclusion Restriction）对的因果效应由完全介导。（Instrumental Unc
文章目录1.随机实验（randomized experiment）（1）随机实验介绍（2）随机实验应用（3）随机实验不足2.双重差分（difference in difference）（1）双重差分介绍（2）双重差分应用（3）双重差分不足3、匹配（matching）（1）匹配介绍（2）匹配应用（3）匹配方法不足4、倾向性匹配得分（propensity score matching, PSM）（1
# 因果推断与 Python 实现指南
因果推断是一个热门的研究领域，其目标是识别和量化因果关系。这对于数据科学家和开发者尤其重要，因为很多时候我们需要确定某个因素是如何影响结果的。本文将带你通过实现在 Python 中进行因果推断的流程。
## 流程概述
下面是整个因果推断过程的表格展示，便于理解每个步骤所需进行的操作。
| 步骤 | 描述
最近一段时间由于业务需要，对因果推断进行研究，针对精准营销、用户增长、广告、模型可解释性等领域都有比较广泛的应用。本文主要从原理+实践角度去讲解一下相关的因果推断的工具或方法。以下是主要内容：一、双重差分法二、Uplift Model三、Causal ML四、EconML五、Dowhy六、模型可解释性1、ShapleyValue2、Lime-----------------------------
optim.zero_grad() : 将模型的梯度参数设置为0，即清空之前计算的梯度值，在训练模型过程中，每次模型反向传播完成后，梯度都会累加到之前的梯度值上，如果不清空，这些过时的梯度将会影响下一次迭代的结果。因此，使用optim.zero_grad()来清空梯度避免这种情况的发生。保证每次迭代使用的都是当前轮次的新梯度，有效提高模型的训练的精度和稳定性；predict = model(img
相关关系VS因果关系相关性有三种来源：因果、混淆和样本选择。因果关联例子就是天下雨地面会湿，这种关系是能够被人类所理解的、是可解释的、稳定的（无论在任何国家或城市，天下雨地都会湿）。混淆关联是由混淆偏差（Confounding Bias）造成的。比如图中X是T和Y的共同原因，但如果不对X进行观察，就会发现T和Y是具有相关性的，但T和Y之间是没有直接因果效应的，这就是产生了虚假相关。样本选择偏差（S
什么是因果分析？因果分析(Causal Analysis)是分析彼此之间的因果关系。因果推断(Causal Inference)是基于原因推结果，是因果分析的一部分。因果分析是数据分析、数据科学中重要的方法，广泛应用于A/B实验，异常分析，用户增长等领域。本文尝试从宏观视角，用逻辑来推导因果分析的基础、原理、方法，应用的知识体系。首先，介绍了因果分析的概念、要素和分类等基础知识；接着，介绍了因果分
