近年盛んにおこなわれている機械学習の手法を用いた因果推論についていつ利用するかの大まかな理解とメモ(備忘録) 基本的には現在の因果推論手法のフローチャート的まとめ はじめに 因果推論とは、結果に対する原因を答えることを目的とした一連の統計的手法である。一般に回帰分析などの統計的アプローチでは、Xの変化がYの変化とどのように関連しているかを定量化することに重きをおいている。一方で統計的因果推論は、Xの変化がYの変化を引き起こすかどうかを判断し、この因果関係を定量化することに重きをおいている。近年盛んである機械学習と因果推論の融合分野は、このうち特定の条件下における因果効果の推定に用いられる。今回は既存の因果推論の手法と機械学習を用いた手法の使い分けを大まかに整理した。 当然だが有するデータに対して「何を、なぜ知りたいか?」を明確にしてから分析していく。 でないと、取るべき戦術が見えてこない。
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