【机器学习】贝叶斯网络的因果关系检测(Python)

文章预览

在机器学任务中，确定变量间的因果关系（causality）可能是一个具有挑战性的步骤，但它对于建模工作非常重要。本文将总结有关贝叶斯概率（Bayesian probabilistic）因果模型（causal models）的概念，然后提供一个Python实践教程，演示如何使用贝叶斯结构学习来检测因果关系。 1. 背景 在许多领域，如预测、推荐系统、自然语言处理等，使用机器学习技术已成为获取有用观察和进行预测的标准工具。 虽然机器学习技术可以实现良好的性能，但提取与目标变量的因果关系并不直观。换句话说，就是：哪些变量对目标变量有直接的因果影响？ 机器学习的一个分支是贝叶斯概率图模型(Bayesian probabilistic graphical models)，也称为贝叶斯网络（Bayesian networks, BN），可用于确定这些因果因素。 在我们深入讨论因果模型的技术细节之前，让我们先复习一些术语：包括"相 ………………………………