因果关系推断机器学习
今天给大家分享因果关系推断机器学习，其中也会对因果关系推断的难点的内容是什么进行解释。
简述信息一览：
因果关系的本质---因果推断(1)
因果律在科学与哲学领域占有核心地位。在二十世纪初期，科学家基于牛顿力学、相对论的成功，普遍认为世界遵循因果律与自然法则。然而，19世纪中叶起，逻辑学家运用概率论研究归纳推理，因果关系理论从探讨因果必然性转向概率因果关系研究。这一转变引入数学元素“概率”，促进了对因果关系的深入研究。
相关性与因果性 销售量与剃光头数量的高相关性，让人误以为剃光头能促进销售。事实证明，相关性不代表因果关系。真正了解变量间的相互作用机制，才能揭示真正的因果联系。 因果推断简介 因果推断旨在探究变量间的因果关系及效应大小。
因果推断是基于统计学方法，描述变量间因果关系的过程。关系存在三个层级：第一层级为关联，观察变量间规律；第二层级为干预，预测行动影响；第三层级为反事实，反思不同行动结果。大部分机器学习模型仅在第一层级，无法回答反事实问题。因果推断方法可提升至第三层级。
因果推断的特点因果推断的关键特征是通过引入潜在结果框架去清晰地定义因果关系、利用随机化实验的思想（克服不可观测因素造成的影响）作为有效识别因果关系的基础。
本篇文章记录了MILA课程《因果推断入门》的主要内容，旨在提供对抽象理论直观理解的笔记。欢迎一起探讨。首先，辛普森悖论的例子展示了统计相关性与因果关系的差异。假设存在两种疾病治疗方案A和B，数据分为轻症和重症患者两组。
因果推断源于习惯和心理预期：休谟认为，我们基于经验的因果推断并非理性思考的结果，而是深深植根于习惯和心理预期。这种预期源自对相似事件重复观察后的认知，形成了对因果关系的心理信念。因果关系的本质是心理上的习惯和信念：休谟揭示了因果关系的这一本质，挑战了传统哲学中因果关系的客观性和必然性观念。
因果学习的三个层次
因果学习的三个层次分别为：哲学基础 因果性被视为认知工具和下一代AI革命的关键驱动力，强调因果关系的有向性，即明确的方向性和干预属性。 反事实因果观念在哲学讨论中尤为重要，探讨在假设过去事件不发生的情况下，特定因素是否导致最终结果的变化。
因果推断的三个层次包括：经济学框架与机器学习。其中，偏最小二乘回归（PLS回归）是一种统计学方法，通过投影预测变量和观测变量到一个新空间来寻找一个线性回归模型，常用于解决共线性问题、多个因变量Y同时分析、以及处理小样本时影响关系研究。
递归因果关系：指一个因素引起另一个因素，后者再引起一个结果的因果链条关系，如顺序学习理论中的知识迁移过程。因果联系的复杂性 非线性关系：因果联系可能表现出非线性特征，即小的变化可能引起系统的剧烈反应，如混沌理论中的蝴蝶效应。
基于因果的机器学习可解释方法，大致可以分为三类，基于模型的方法，基于样本的方法以及因果关系确认相关方法（由于非重要方向，略去了引用文章中提到的其他部分）。 基于模型的解释方法，主要是从因果效应的角度拆分模型各个部分的作用。例如，计算深度神经网络中，第n层，第m个神经元的改变带来的平均因果效应。
是递进关系的，布鲁姆将认知领域的目标分为识记、理解、运用、分析、综合和评价六个层次。① 识记：指对先前学习过的知识材料的记忆，包括具体事实、方法、过程、理论等的记忆，如记忆名词、事实、基本观念、原则等。② 领会：指把握知识材料意义的能力。
简述因果关系识别的基本方法
因果关系识别的基本方法主要包括以下几种：基于规则的方法：这种方法通常依赖于预定义的规则或模式来识别文本中的因果关系。例如，可以设定一些关键词或短语模式，如“因为”、“导致”、“所以”等，来识别可能的因果关系。当文本中出现这些关键词时，就可以判断其前后文是否存在因果关系。
最常用的因果分析方法之一是拆解法。该方法涉及将结果指标按多个角度拆分，以识别影响它的原因。例如，假设昨天有4个推广渠道，总共获得100个客户，今天获得80个客户，我们需要分析客户减少的原因。拆解法的步骤如下：将总获客数按四个渠道拆分，发现A渠道获客最少。
因果推断的三种形式这种方法有三种形式：一是由原因推断出结果二是由结果追溯到原因三是不太常用的由一种结果推论出另一种结果。因果推断的三个层次 关联：通过观察进行。看到x怎么影响我对y的理解？例如出门看到乌鸦，今天的干的差事会顺利吗？ 干预：通过行动进行。
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