文章 "时间序列分类问题中的因果推理"

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新文章 时间序列分类问题中的因果推理已发布：

在本文中，我们将研究使用机器学习的因果推理理论，以及 Python 中的自定义方法实现。因果推理和因果思维植根于哲学和心理学，在我们理解现实中起着重要作用。

Alison Gopnik 是一位美国儿童心理学家，研究婴儿如何建立世界模型。她还与计算机科学家合作，帮助他们了解人类婴儿如何构建关于外部世界的常识性概念。孩子们甚至比成年人更多地使用联想学习，但他们也是永不满足的实验者。你见过父母试图说服孩子不要乱扔玩具吗？一些家长倾向于将这种行为解释为粗鲁、破坏性或攻击性，但孩子们往往有其他动机。他们通过系统的实验来研究物理定律和社会互动规则（Gopnik，2009 年）。11 个月大的婴儿更喜欢尝试表现出不可预测特性的物体，而不是行为可预测的物体（Stahl & Feigenson, 2015）。这种偏好使他们能够有效地建立世界模型。

我们可以从婴儿身上学到的是，我们并不像休谟假设的那样仅限于观察世界，我们还可以与它互动。在因果推理中，这些相互作用被称为干预。干预是许多人认为的科学方法圣杯：随机对照试验（RCT）的核心。

但我们如何区分关联和真正的因果关系呢？让我们试着弄清楚。

作者：Maxim Dmitrievsky

 

这篇文章非常好，很有道理。

Marketnig instead of marketing（引言倒数第二段结尾）听起来有点......不耐烦）。

 
Aleksey Nikolayev #:

这是一篇非常有意义的好文章。

Marketnig instead of marketing（引言倒数第二段结尾）听起来有点......不耐烦）。

谢谢。

没时间看，肯定已经改正了 )

 
这里还有："当然，他是对的？ 不知道该提交什么"，问号是多余的
 
Maxim Dmitrievsky #:
还有，"他当然是对的，对什么？ 不知道提交什么。"这个问号是多余的。

已更正，谢谢。

 

不错。

在医学中，随机化是指从 1000 名病人中随机选择 60 人，但医院提供的是候选者，对照试验和安慰剂病人不知道自己在哪一组，治疗人员也不知道。嗯，还有安慰剂。

没有安慰剂。）

而 ATT 没有破译和翻译，也就是说，它是接受治疗者的平均治疗。)))))))))

 
Valeriy Yastremskiy 一组，治疗人员也不知道。嗯，还有安慰剂。

没有安慰剂。）

而且 ATT 没有破译和翻译，也就是说，它是接受治疗者的平均治疗。)))))这将是很好的 ))))

ATT 是指治疗组潜在结果的平均差异。治愈和未治愈的比例。治疗组的平均治疗效果代表
 
Maxim Dmitrievsky #:
是的，ATT 只是治疗组潜在结果的平均差异。治愈和未治愈的比例。治疗组的平均治疗效果代表。

我意识到，文章正文中没有这个词，它只是一个缩写，没有解码）。

 
Valeriy Yastremskiy #:

我意识到，文章正文中没有这个词，它只是一个缩写，没有破译）。

好吧，等式上面说这是针对被处理者的。总的来说，重点稍稍转移到了另一面，所以我没有描述 )具体来说，如何将这门有着奇怪医学定义的科学用于血压分析
 
Maxim Dmitrievsky #:
嗯，等式的上方写着这是用于治疗的。总的来说，重点稍稍偏向了另一边，所以我没有描述它）具体来说，如何将这门有着奇怪医学定义的科学应用于血压分析？

很难适应，行-病人很难适应。虽然只是部分，但属性的差异很大，足以在不进行解释的情况下进行语义转换)))))。

此外，正如我之前所写，这并不是一种明确理解的联系，而是通过实验发现的一种不被理解的联系。我想再加上准因果推论，以示诚实。
 
Valeriy Yastremskiy #:

行--病人很难适应。只是部分，但属性的差异大到足以在不解释的情况下进行语义转换)))))。

此外，正如我之前所写，这不是一种明确理解的联系，而是一种通过实验发现的、不被理解的联系。我想为诚实补充准因果推论。
就反事实推论和准实验而言，它是证据阶梯上的第一级。
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