因果学习

因果推理在许多领域都很重要，包括科学、决策制定和公共政策。确定因果关系的金标准方法使用随机控制扰动实验。然而，在许多情况下，这样的实验是昂贵的、耗时的或不可能的。从观察数据中获得因果信息是可替代的一种选择，也就是说，从通过观察感兴趣系统获得的数据中获得而不使其受到干预。在这次演讲中，我将讨论从观察数据中进行因果学习的方法，特别关注因果结构学习和变量选择的结合，目的是估计因果效果。我们将用例子来说明这些概念。