因果推断与机器学习—用机器学习解决因果推断问题
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在因果推断任务中，在完成因果效应识别之后，需要进行曲线拟合来估测一系列数据分布。在条件因果效应估测中，若可忽略性假设成立的情况下，需要用一个模型去估测条件分布
，从而推断每个协变量的值和处理变量的值所对应的潜在结果的值。
1. 基于集成学习的因果推断
1.1 贝叶斯加性回归树（Bayesian additive regression tree，BART）
（1）集成学习与 BART 的关系
- 集成学习通常先通过 Bootstrap 方法从训练集中抽取部分样本或特征，然后用每个样本训练一系列弱预测器（例如浅回归树）。
- BART 作为一种基于集成学习的回归算法，其工作原理与其他基于回归树的集成学习算法类似。
（2）BART 的基本原理
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