Обсуждение:Причинное машинное обучение
Материал из MachineLearning.
Статья была сделана с помощью GPT-5.6 Terra High. Первый промпт был такой:
| Напиши подробную статью про причинное машинное обучение. Объясни простыми словами, чем обычный прогноз отличается от оценки последствий какого-либо действия.
Расскажи про причинные графы, вмешательства, контрфактические вопросы, конфаундеры и структурные причинные модели. Ещё добавь потенциальные исходы Y(1) и Y(0), ATE, ATT, CATE, propensity score, причинные леса и causal discovery. Начни с понятного примера, а потом постепенно переходи к формулам и более сложным методам. Добавь реальные примеры применения, ограничения, внутренние ссылки и нормальные научные источники. Ничего не выдумывай. Оформи текст в вики-разметке. Формулы пиши через <tex> и </tex>, а перед отдельными формулами ставь два двоеточия. |
С первого раза получилось в целом нормально, но не хватало условий, при которых причинный эффект вообще можно оценить. Некоторые практические методы были описаны слишком коротко, а causal discovery выглядел так, будто он может сам восстановить причинные связи из любой таблицы. Ещё надо было поправить оформление формул.
Второй промпт был такой:
|
| Доработай статью. Добавь условия идентификации причинного эффекта: согласованность, отсутствие неучтённого смешения, позитивность и отсутствие интерференции. Объясни критерий задней двери и покажи формулу корректировки.
Подробнее напиши про matching, propensity score, inverse probability weighting, двойную устойчивость, double machine learning и причинные леса для CATE. Отдельно объясни ограничения causal discovery и почему по обычным наблюдениям не всегда можно определить направление причинности. Убери лишние общие фразы и проверь источники. Все формулы оформи через <tex> и </tex>, отдельные формулы начинай с двух двоеточий. Верни статью целиком. |
