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
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2024-01-10 20:44:23
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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
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(
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2023-11-28 11:45:01
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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
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2024-02-06 21:34:23
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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
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2023-12-30 20:55:33
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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
# 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
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
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2024-02-02 17:26:57
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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。
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2024-01-10 17:24:46
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编者按：斯特劳森曾说，逻辑不是先验的，它与语言密不可分。这就是说，人类认知世界的工具——如数学推理，逻辑推理，理性，都是语言的产物。这意味着说，人类认知世界的能力是有局限性的，就像伽达默尔所说，语言就像是黑屋子中的手电筒，光柱照到哪里，我们就看到哪里。这是这篇文章让我联想到的东西。如果您对语言哲学感兴趣的话，这篇文章值得一读。——翻译教学与研究北京大学数学科学学院耿直教授开设的《普通统计学》课程是
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
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
（随便配的图，其实佛教的因果和我们这里的因果还不太一样的。。。）这里简单谈一下因果学习相关的一些最为基础的东西。首先，所谓因果性与相关性不同，相关性指的是如果我们观测到了一个变量X的分布，就能推断出另一个变量Y的分布的话，那么说明X和Y是有相关性的。而因果性则强调，如果我们操作了某个变量X，而这种操作（manipulate）引起了Y变量的变化的话，那么我们才能说明X是Y的cause，而Y是X的ef
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2023-09-16 07:20:48
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causal inference code
原创
2022-09-13 10:18:49
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作者 | 陈歪歪本文仅作学术分享，若侵权，请联系后台删文处理
写在前面：这部分的文章会作为系列的文章，分享在因果推断领域的相关论文，介绍为什么需要因果推断？它是什么？它能做什么？作为这段时间自己看论文的总结，希望能跟看到这篇东西的大佬多多探讨。
相关性≠因果性在阐述为什么之前需要阐述是什么？在日常生活和数据分析中，我们可以得到大量相关性的结论，我们通过各种统计模型、机器学习、
# Python CIT做因果推断的实现流程
## 1. 概述
在这篇文章中，我将教你如何使用Python进行因果推断。因果推断是一种分析因果关系的方法，可以帮助我们理解和解释现象之间的关系。本文以CIT（Causal Inference Test）方法为例，介绍了Python中的因果推断实现过程。
## 2. 流程概述
下面是使用Python进行CIT因果推断的基本流程：
| 步骤
原创
2023-09-02 17:08:07
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的就是车。哪怕下次碰到的是之前从来没见过的拖拉机，小孩子也能知道这.
原创
2023-06-05 16:33:46
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