因果推断-学习入门路径

最新推荐文章于 2024-05-22 21:56:17 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Debug_Snail/article/details/126364637
本文介绍了因果推断的重要性，特别是在AI领域的局限性。推荐了入门资源，包括一篇因果分析的教程和Uber的Python包CausalML，以及相关的实战案例，帮助读者理解并应用因果推断技术。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

最近项目中碰到越来越多的【因果推断】的项目。而普通的AI（神经网络）只能预测相关性，不能判断因果，这会严重限制模型的用途。因此向大家隆重推荐以下的文章和包，用于【因果推断】的场景

1）因果推断入门——为什么需要因果分析
https://matheusfacure.github.io/python-causality-handbook/landing-page.html

2）机器学习AI时代的因果推断
https://econml.azurewebsites.net/spec/estimation/dr.html

3）Uber出品的因果推断python包
https://github.com/uber/causalml

4）基于3）的实战例子

 

因果推断与机器学习—因果推断入门（1）
qq_52053775的博客
01-31 973
设 X 和 Y 是两个随机变量。定义 X 是 Y 的因，即因果关系 X→Y 存在，当且仅当 Y 的取值会随着 X 的取值变化而变化。若要更好地理解定义 1.1，需要知道因果关系是用来描述数据生成过程（data generating process，DGP）的。我们说 X 是 Y 的因，就是在说 X 是影响 Y 的生成过程的一个因素。如果改变了 X 的值，再用新的 X 来生成一次 Y，那么 Y 的值就会改变。举个例子，我们知道对一家餐厅的评价会影响它的销量。
一文读懂因果推断：给变量关系戴上 “因果紧箍咒”
进一步有进一步的欢喜~
02-02 1658
因果推断作为一门重要的学科领域，在科学研究、商业决策、政策制定、风险评估以及机器学习等众多领域都发挥着至关重要的作用。从其悠久的发展历程可以看出，众多学者不断努力推动着因果推断理论和方法的完善。各种因果推断方法，如随机对照试验、倾向得分匹配、工具变量法、断点回归设计和双重差分法等，都有其独特的原理、适用场景和优缺点。
灵魂三问：因果推断
ML OR 智能决策的博客
03-16 2772
什么是因果推断？为什么研究因果推断？怎么进行因果推断研究？
【动手学因果推断】(一)：因果推断入门
阿里云专家博主、数据科学领域优质创作者、统计er在读
03-27 7886
所谓因果推断，就是**寻找变量间因果关系，并估计由于因对果造成的效应大小**。它之所以重要，是因为因果关系一旦被准确衡量，那么只要控制了原因，我们就能得到想要的结果。例如我们知道了长高的原因，比如吃米饭是长高的唯一原因，那么如果我们想要长高，多吃米饭就可以了！因果推断应用到业务中也是一样，如果能发现某些事件与我们关心的业务指标间的因果关系，那么根据这些原因设计出有效的策略，就能得到我们想要的收益了。
因果推断1--基本方法介绍（个人笔记）
as472780551的博客
12-11 1万+
因果推断是基于统计学方法刻画变量之间的因果关系。
《因果推断入门》总结
yanhu6955的博客
07-20 2374
一、概率统计基础工具 1. 随机事件A，则对应概率为P(A)； 2. 条件概率： 如果P(B) > 0，则P(A|B) = P(A ∩ B) / P(B)； 如果P(B) = 0，则P(A|B) = 0； 3. 独立事件的条件概率: P(A | B) = P(A) (A、B独立)； 4. 条件独立的条件概率： P(A | B, C) = P(A | C) (在C的条件下，A、B独立)； 5. 随机变量的条件概率： ...
因果推断系列--1.入门介绍篇
qq_16446137的博客
07-14 492
因果推断是一种研究因果关系的方法，旨在确定一个因素是如何导致另一个因素或事件发生的。在统计学和机器学习领域，因果推断是一种从数据中推断因果关系的方法。传统的统计分析方法主要关注相关性，即统计两个变量之间的关系，并通过相关系数或回归分析来衡量它们之间的相关性。然而，仅通过相关性分析无法确定这种关系是否具有因果性。因为相关性只是表明两个变量之间存在某种关联，而不一定暗示其中一个变量是另一个变量的原因。因果推断旨在通过利用随机性试验或者观察到的数据，来确定两个事件或变量之间的因果关系。
因果推断-解决推荐系统公平性的新思路
猎户座的博客
10-09 2245
论文引入 近年来推荐系统公平性成为新的热点，在所有解决公平性问题的方法中，因果推断显得格外靓眼。我们以论文《Recommendations as treatments: Debiasing learning and evaluation》[1]做为引入，来看看因果推断是怎么应用在推荐系统公平性研究中的。 改论文的思想如下：从因果推断的角度看待推荐问题，我们可以认为在推荐系统中给用户曝光某个商品...
因果系列文章（1）：因果推断及相关论文
jiey0407的博客
08-30 2347
因果分析系统只推荐一个，有兴趣可以去了解一下：
【因果推断从入门到精通一】因果效应3
kaggle expert，全球排名前1000，清华计算机研究生，兴趣算法工程
05-22 1150
目录用公平的硬币来决定对人们的处理分配平均处理效应（ATE)如果我们通过投掷硬币决定是吉姆还是詹姆斯接受处理，会发生一件奇怪的事情。一枚公平的硬币就像一个公平的彩票：它不管是吉姆还是詹姆斯，也不管他们的其他属性，它出现正面的概率就是二分之一如果投掷硬币所得的结果是正面朝上，则吉姆接受处理T，詹姆斯接受对照C，估计效应为rn—rc,=1-0=1。如果投掷出的结果是反面朝上，则詹姆斯接受处理T，吉姆接受对照C，估计效应为rnj-ra=0 1=—1。正确的答案是零对吉妈和詹姆斯都没有影响——但无论硬币怎么出现，我
causallib:用于模块化因果推断分析和模型评估的Python软件包
05-14
因果推论360 一个Python包，用于从观测数据推断因果关系。 描述 因果推论分析可以根据实际的非实验性观察数据估算干预对某些结果的因果效应。 该软件包在统一的scikit-learn启发式API下提供了一组因果方法。 它实现了允许插入任意复杂的机器学习模型的元算法。 这种模块化方法支持高度灵活的因果建模。 类似于拟合和预测的API使得可以训练一组示例并估计对另一组示例的影响（“袋外”），从而可以更“诚实”地进行1效果估计。 该软件包还包括一个评估套件。 由于大多数因果模型在内部利用机器学习模型，因此我们可以通过从因果角度重新解释已知的机器学习评估来诊断性能不佳的模型。 如果您在科学背景下使用它，请考虑引用 ： @article { causalevaluations , title = { An Evaluation Toolkit to Guide Model Selec
Python-DoWhy微软出品的Python因果推断库
08-11
DoWhy is a Python library that makes it easy to estimate causal effects. DoWhy is based on a unified language for causal inference, combining causal graphical models and potential outcomes frameworks.
因果推断-学习入门路径（网站与代码）
weixin_64338372的博客
04-07 592
最近项目中碰到越来越多的【因果推断】的项目。而普通的AI（神经网络）只能预测相关性，不能判断因果，这会严重限制模型的用途。因此向大家隆重推荐以下的文章和包，用于【因果推断】的场景。3）Uber出品的因果推断python包。1）因果推断入门——为什么需要因果分析。2）机器学习AI时代的因果推断。4）基于3）的实战例子。
因果强化学习入门
Jie Qiao的专栏
04-08 1969
文章目录Causal RL的基本settingCRL-TASK 1 GENERALIZED POLICY LEARNING (GPL)CRL-TASK 2. WHEN AND WHERE TO INTERVENE?CRL-TASK 3. COUNTERFACTUAL DECISION-MAKING参考资料 本文内容是ICML 2020 Causal Reinforcement Learning tutorial的整理. 阅读本文需要一点causal inference基础，可以看看 Causal ef
《因果推断学习》学习笔记
hehedadaq的博客
12-16 690
《因果推断学习》学习笔记 文章目录《因果推断学习》学习笔记前言：学习链接：因果推断学习1 --- Simpson's paradox因果图的解析因果推断学习2 --- 相关性!=因果性因果推断学习3 --- 随机试验（最核心）总结： 前言： 今天看到师妹课上学到了因果推断这个知识点，关于这个点，我仅有的认知仍然是感性的，模糊的，单纯的几个概念： 相关性≠因果性 如果因为幸存者偏差，会导致错误归因。 每一点认知，我都会关联到一些具体的例子，比如《大数据时代》这本书中的经典案例：“尿布与啤酒”，每逢周末，某
因果推断——简介
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机器学习，大数据
10-28 3万+
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，关注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...
万字因果推断入门：为什么要做因果推断？
人工智能学家
09-20 2276
来源：PaperWeekly1、为什么需要因果推断1.1 辛普森悖论首先，考虑一个与现实情况很相关的例子：针对某种新冠病毒 COVID-27，假设有两种疗法：方案 A 和方案 B，B 比 A 更稀缺（耗费的医疗资源更多），因此目前接受方案 A 的患者与接受方案 B 的患者比例约为：73%/27%。想象一下你是一名专家，需要选择其中一种疗法，而这个国家只能选择这一种疗法，那么问题来了，如何选择才能尽...
【因果学习】因果推断分析
qq_44795205的博客
07-17 1447
相关不是因果
大数据因果推理与学习入门综合概述
肖永威的专栏
10-29 3687
从大数据相关关系趋势预测思维，增强加入大数据因果推理思维的入门学习内容分享，认清因果关系和因果效应估计，初步了解因果推理过程，最终提高大数据决策能力。
因果推断学习
最新发布
05-12
### 因果推断的学习路径与资源 #### 一、基础知识入门 因果推断是一门结合统计学、计算机科学和哲学的跨学科领域。为了深入理解其核心概念和技术，建议从以下几个方面入手： 1. **理论基础** 掌握概率论和统计学的基础知识是学习因果推断的前提条件。特别是贝叶斯定理、条件独立性和联合分布等内容至关重要[^3]。 2. **因果图模型** 因果图（Causal Graphs）是一种直观表示变量间因果关系的方式。熟悉DAG（Directed Acyclic Graphs）、父节点、子节点及其在因果推断中的意义是非常重要的[^1]。 #### 二、推荐书籍 以下是几本经典的因果推断教材，适合不同层次的学习者： - **《The Book of Why》 by Judea Pearl**: 这本书提供了因果推理的核心理念和发展历史，非常适合初学者阅读。 - **《Causality: Models, Reasoning and Inference》 by Judea Pearl**: 更加学术化的一本书籍，涵盖了因果推断的主要理论框架和技术细节[^3]。 - **《Elements of Causal Inference》 by Jonas Peters et al.**: 结合了现代机器学习技术和传统因果推断方法的内容，特别强调了两者之间的联系[^4]。 #### 三、在线课程 对于希望通过视频讲解来加深理解的人群来说，在线课程是一个不错的选择： - Coursera上的“Causal Inference”系列课程由哈佛大学开设，全面介绍了从基本定义到高级应用的知识点。 - edX平台也有类似的专题讲座，通常会附带编程作业以便于实践所学到的概念。 #### 四、实用工具介绍 掌握合适的软件包可以让研究过程事半功倍： - **DoWhy Python Library**: 提供了一个统一接口来进行各种类型的因果分析操作，包括估计效应大小、检测偏差等步骤[^1]。 - **Scikit-Learn**: 尽管主要用于常规ML任务，但它也可以用来构建简单的预测模型作为因果推断的一部分组成部分[^1]。 #### 五、具体算法实例 下面给出一个简单例子展示如何使用Python实现基本的因果效应估算功能： ```python import dowhy.api as dwy_api from sklearn.linear_model import LinearRegression # 创建数据集 data = {"treatment": [0, 1], "outcome":[5,8]} df = pd.DataFrame(data) # 定义因果模型并识别共同原因 model=dwy_api.CausalModel( data=df, treatment='treatment', outcome='outcome' ) identified_estimand=model.identify_effect() # 使用回归拟合法求解ATE(平均处理效果) estimate=model.estimate_effect( identified_estimand, method_name="backdoor.linear_regression", control_value=0, treated_value=1, target_units="ate" ) print("Estimated ATE:", estimate.value) ```
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