25、因果推断与机器学习：深入探索反事实解释与深度学习应用

因果推断与机器学习：深入探索反事实解释与深度学习应用

1. 反事实解释的引入

想象你向银行申请贷款，自认为准备充分，信用评分等各方面都没问题，申请肯定能通过。然而周三早上收到银行邮件，打开却发现贷款申请被拒。你致电银行询问原因，客服仅告知未满足标准，却无法给出具体是哪些标准，也没人能告诉你下次申请如何改进。

这种情况并非一定是银行员工不愿帮忙，可能是组织在技术上还无法回答此类问题。我们可以回顾S - Learner的原理，先在数据上训练单个模型，然后针对处理变量的不同值生成预测并做简单减法。这个思路很灵活，若将其扩展到之前未作为处理变量的其他变量，理论上可能会破坏模型的因果特性，但如果我们的目标是改变模型输出，关注模型行为而非其对潜在过程的准确表示，这种干预就能提供有效结果。

不过，这种方法也存在挑战。比如特征间存在交互作用时，可能需要改变多个特征才能影响结果；或者有多种改变结果的方式，却只找到了最难的那种。为解决这些问题，微软发布了开源包Diverse Counterfactual Explanations（DiCE）。DiCE会搜索输入特征的一组变化，以实现结果改变，同时最大化与原始值的接近度和多样性，让我们能选择最佳解决方案。

在某些行业和地区，由于特定监管要求，之前讨论的方法可能难以应用，而DiCE提供了一套在处理敏感数据时很有用的工具。在因可解释性要求难以应用复杂机器学习模型的情况下，也可以用简单线性模型实现类似逻辑。

2. 深度学习在异质处理效应中的应用

自2010年代初现代深度学习兴起以来，取得了一系列突破，如AlexNet革新计算机视觉，Word2vec改变自然语言处理（NLP）面貌，Transfor