TGViewer
Reliable ML Reliable ML @reliable_ml · 6.6K subscribers
Post #28 1.42K
Что такое Causal Inference? Определение

Поговорили о том, что существует корреляция, а существует причинно-следственная связь, а также почему так бывает. Давайте теперь сформулируем определения причинно-следственной связи и эффекта.

Есть два типа определений для causal inference: определение через воздействие (Intervention – Что случится с Y, если я сделаю Х?) и контрфактическое определение (Counterfactual – Давайте представим мир с Y таким, в котором мы сделали или не сделали Х).

- В intervention определении X является причиной Y тогда и только тогда, когда изменение Х влечет за собой изменение Y. Эффектом считается масштаб изменения Y после изменения Х на 1 единицу.

- В counterfactual логике X является причиной Y тогда и только тогда, когда мир Y, где присутствует/сделано X, отличается от мира Y без Х. Эффектом считается масштаб отличия мира Y в случае присутствия Х от мира Y без Х.

#tech #causal_inference
  • 👍 16
  • ❤ 1
More from @reliable_ml
  1. Sep 18, 2026Наслаждаюсь работой на конференции дата-аналитиков на экономическом факультете МГУ. Тут со…
  2. Sep 18, 2026Конференция дата-аналитиков на Экономфаке МГУ Новости за сегодня) Перепост ниже. Прийти на…
  3. Aug 4, 2026Не в тему - но про ИИ Тут пришли ребята (на самом деле девчата, @Antonina_Zhiteneva) - они…
  4. Jul 15, 2026LLM Evaluation как задача Causal Inference #1 Первая заметка серии, посвященной современны…
  5. Jul 14, 2026Ура, доклады с Датафеста! Секция ReliableML Датафеста доступна на сайте ods.ai https://ods…
  6. Jun 17, 2026Каникулы Бонифация Или ML System Design - наше все В этом году устроила для себя необычный…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →