因果推理-学习笔记

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        因果推理的三个层次分别是关联（相关性)、介入（治疗/干预/处理）、反事实（想象）。关联即相关性，是最低层次，目前的人工智能（弱智能）处于这个层次，虽然是最低层次，但仍能解决现实世界的很多问题。介入即行动（do)，在协变量X、混杂因子W、工具变量Z（影响T但不影响Y的变量）的环境下通过干预T(do)得到结果Y。反事实，通过反事实（反事实是指现实世界对应的虚拟世界）提问(想象）执果求因，人类智能所处的层次，能够改变世界。

        微软因果推理实现的主要框架dowhy和econml，dowhy通过建模、识别、估计、验证四个步骤实现因果推理的过程；econml是个潜在结果（不能观测到的结果）模型的期望估计框架，提供了基于三个假设的多种方法实现减少选择偏差（建模使用的样本与现实世界的偏差）。这些方法的实现主要依赖的机器学习的模型，包括线性回归、随机森林、决策树、深度学习等。dowhy在识别时可以使用econml的方法来进行估计。

        因果推理的研究对象为U，如：酒店客户。其属性/特征为X（X为协变量或混杂因子)，结果为Y，干预T。有时还有引入Z(工具变量，也是为了减少选择偏差)。

        协变量指原因T与结果Y以外的所有其他变量。比如在现有数据中，除了原因和结果的变量，其他所有变量都是协变量。而混杂因素是这些协变量中“同时影响原因与结果的变量”。也就是说，协变量中包括混杂因素，也包括非混杂因素。

        下面以变换酒店房间对取消订单的影响为例，通过dowhy框架来理解因果推理的过程。

一、创建模型（通过先验证知识创建一个初始因果图，根据数据集、干预、初始因果图创建因果模型），这个因果图可能不完全，但dowhy会自动补充完整。

1.准备数据集，包括特征工程

#准备数据集 import dowhy import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import logging logging.getLogger("dowhy").setLevel(logging.INFO) dataset = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Sid-darthvader/DoWhy-The-Causal-Story-Behind-Hotel-Booking-Cancellations/master/hotel_bookings.csv') dataset.columns # Total stay in nights dataset['total_stay'] = dataset['stays_in_week_nights']+dataset['stays_in_weekend_nights'] # Total number of guests dataset['guests'] = dataset['adults']+dataset['children'] +dataset['babies'] # Creating the different_room_assigned feature dataset['different_room_assigned']=0 slice_indices =dataset['reserved_room_type']!=dataset['assigned_room_type'] dataset.loc[slice_indices,'different_room_assigned']=1 # Deleting older features dataset = dataset.drop(['stays_in_week_nights','stays_in_weekend_nights','adults','children','babies' ,'reserved_room_type','assigned_room_type'],axis=1) dataset.isnull().sum() # Country,Agent,Company contain 488,16340, missing entries dataset = dataset.drop(['agent','company'],axis=1) # Replacing missing countries with most freqently occuring countries dataset['country']=