因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解

因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

关键词：因果关系发现、因果推断、因果学习、机器学习、统计方法

1.背景介绍

1.1 问题的由来

在现实世界的数据分析中，我们经常面临这样的挑战：从观察数据中识别出潜在的原因与效果之间的关联，并理解这些关联背后的实际机制。传统的预测建模关注于基于输入变量对输出变量进行预测，但往往忽略了这种预测背后的因果关系，即一个特定的干预如何影响某个系统的行为。

例如，在公共卫生研究中，我们需要了解特定疫苗接种计划是否能有效降低疾病发病率。仅仅基于历史病例数据进行相关性分析是不够的，因为这可能无法揭示因果关系。可能存在其他未被观测到的因素（如季节变化）也影响着疾病的传播速度，使得传统方法难以准确归因。

1.2 研究现状

随着机器学习和统计学的发展，研究人员已经开发出了多种方法用于探索和验证因果关系。近年来，因果推断理论得到了广泛的关注，其中包括了结构因果模型（SCMs）、潜变量模型、以及近年来兴起的基于深度学习的方法。这些方法利用不同的假设和数学工具来估计因果效应，包括但不限于结构方程模型、G-估计、倾