本研究提出深度特征工具变量回归（DFIV）方法，以解决仪器、处理与结果之间的非线性关系。通过深度神经网络的训练，改善传统工具变量回归的局限性，提升因果推断和机器学习的应用效果。同时，研究探讨了非参数化核工具变量回归及其在实际数据中的表现，并提出新算法以优化因果效应估计。