本文介绍了因果机器学习方法,将数据生成过程形式化为结构性因果模型,并从因果的角度探讨了干预和反事实的影响。该方法归类为五类,包括因果监督学习、因果生成建模、因果解释、因果公平性和因果强化学习,并比较了每种类别中的方法。
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