因果推断的潜在结果框架：Python实现DoWhy/EconML的识别与估计方法 大家好，今天我们来聊聊因果推断中的一个重要框架：潜在结果框架 (Potential Outcomes Framework, POF)，以及如何在 Python 中使用 DoWhy 和 EconML 这两个强大的库来实现 POF 的识别和估计方法。 因果推断旨在回答“如果…会怎么样？”这类问题，例如，如果我给用户提供一个优惠券，他们会购买商品吗？如果我们提高最低工资，失业率会上升吗？ 这些问题无法简单地通过观察数据中的相关性来回答，因为相关性并不等于因果关系。 1. 潜在结果框架 (POF) 的基本概念 POF，也称为 Rubin 因果模型 (Rubin Causal Model, RCM)，提供了一种严谨的框架来定义和估计因果效应。它的核心思想是，对于每一个个体，我们考虑其在不同干预下的潜在结果。 个体 (Unit): 我们研究的对象，可以是人、公司、国家等。 干预 (Treatment): 我们感兴趣的变量，可以是二元的（例如，是否提供优惠券）或连续的（例如，药物剂量）。 结果 (Outcome): 我 …
深度学习模型中的因果推断（Causal Inference）：基于DoWhy的干预与反事实分析
深度学习模型中的因果推断：基于DoWhy的干预与反事实分析 大家好！今天我们来探讨一个非常重要且日益热门的话题：深度学习模型中的因果推断。在人工智能领域，相关性分析已经取得了巨大的成功，但我们更进一步的需求是理解因果关系，从而进行更有效的决策和预测。仅仅知道两个变量之间存在关联是不够的，我们需要知道一个变量的变化如何 导致 另一个变量的变化。 深度学习模型，凭借其强大的非线性建模能力，在预测任务上表现出色。然而，它们本质上仍然是基于相关性的，难以直接用于因果推断。这就是为什么我们需要将因果推断的方法引入到深度学习的流程中。 我们将主要关注一个强大的Python库：DoWhy。DoWhy提供了一个结构化的方法来进行因果推断，它基于 Rubin 因果模型，并提供了一套完整的流程，包括： 构建因果图 (Causal Graph): 明确变量之间的因果关系。 识别 (Identification): 找到合适的因果效应估计方法。 估计 (Estimation): 使用合适的统计方法估计因果效应。 反驳 (Refutation): 检验因果效应估计的稳健性。 我们将结合深度学习模型，演示如何使用 …