【人工智能】因果推断与数据分析:用Python探索数据间的因果关系
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因果推断是数据科学领域的一个重要方向,旨在发现变量间的因果关系,而不仅仅是相关性。本篇文章将从因果推断的理论基础出发,介绍因果关系的定义与建模方法,涵盖因果图(Causal Graph)、d-分离、反事实估计等核心概念。我们使用Python实现因果推断工具(如DoWhy
库)进行简单的数据分析,探讨因果关系的检验与验证。通过丰富的代码示例和详细的中文注释,本文将帮助读者深入理解因果推断的理论与应用,掌握其在实际问题中的实践方法。
目录
- 因果推断的理论基础
- 什么是因果推断?
- 因果推断与统计相关性的区别
- 因果推断的三大问题
- 因果推断的核心概念
- 因果图与d-分离
- 反事实推断
- Do-算子
- 因果推断的实现:Python工具库
- 使用
DoWhy
库构建因果图 - 数据准备与因果效应估计
- 使用
- 案例分析:因果推断在实际问题中的应用
- 案例1:广告投放对销售的因果效应
- 案例2:药物治疗的因果效果评估
- 总结与未来展望
1. 因果推断的理论基础
1.1 什么是因果推断?
因果推断(Causal Inference)是一种分析方法,用于研究变量之间的因果关系,而非简单的相关性。例如,以下问题涉及因果推断:
- 吸烟是否会导致肺癌?
- 增加广告预算是否能提升销售额?
相关性并不代表因果性。例如:
相关性: 销售额 ∼ 广告投放 \text{相关性:}\, \text{销售额} \sim \text{广告投放} 相关性:销售额∼广告投放
因果性: 广告投放 → 销售额 \text{因果性:}\, \text{广告投放} \to \text{销售额} 因果性:广告投放→销售额
1.2 因果推断与统计相关性的区别
- 相关性:描述两个变量之间的统计关联,不考虑因果关系。
- 因果性:需要说明一个变量(因)如何直接或间接影响另一个变量(果)。
示例:相关性不代表因果性
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成随机数据
np.random.seed(42)
ice_cream_sales = np.random.randint(50, 100, 100)
shark_attacks = np.random.randint(1, 10, 100)
plt.scatter(ice_cream_sales, shark_attacks)
plt.xlabel(
原文地址:https://blog.csdn.net/nokiaguy/article/details/144441607
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