概念Causal ML / 因果推断机器学习
因果机器学习
结合因果推断与机器学习的研究方向，旨在让模型不仅学习变量间的统计相关性，还能识别真实因果方向，从而支持干预效果预测与决策优化
时间轴 (近 90 天)
10月3日
因果推断用do算子来表达主动干预，do(给病人用药)与观察到病人在用药是不同的操作
待验证50%
10月3日
预测任务在不改变系统前提下根据已观察特征估计结果，相关性足够用；决策/干预任务必须建立因果结构并用do算子刻画干预
待验证50%
8月28日
推荐的经济学博士机器学习技术学习顺序为：先掌握机器学习基础（监督/无监督学习、正则化、交叉验证等），再学习因果机器学习方法
待验证50%