인과도표

개시하다
이 기사는 암파 데이터 과학 VOL.3의 내용을 자신의 관점으로 정리한 노트다.나는 모호하게 쓰려고 한다(이미 잘 아는 사람이 아니면 이해할 수 없다) 하지만 저작자가 이의를 제기하면 빨리 삭제할 것이다.
관련≠인과

회귀 계수와 개입 효과의 편차
1. 반(Y→X)의 개입 효과는 회귀식의 변형과 일치하지 않는다(편차가 있다)

3. 합류점에서 선발하는 편차

4. 중간 변수로 인한 편차

카글에서 특징량을 자꾸 늘리기 때문에 기본적으로 이런 현상이 발생하여 인과효과에 도달할 수 없다
후면 도어 벤치마크
1. 상류에서 오는 요소를 차단한다

2/3 결합점, 중간점 제외

후면 도어 기준
1.

2.

감상

대체로 이해했어요. 재미있었어요.초보자도 알기 쉽다.카글의 예측 목적과는 전혀 다르기 때문에 인과추론 지식을 활용하는 장면을 잘 상상할 수 없다.

이미지에 텍스트를 쓰면 나중에 수정하기가 번거롭습니다

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