因果推理和预测（分类和回归）之间的关系和区别是什么？
在预测上下文中，我们有预测/输入变量和响应/输出变量。这是否意味着输入和输出变量之间存在因果关系？那么，预测属于因果推理吗？
如果我理解正确，因果推理考虑在给定另一个随机变量的情况下估计一个随机变量的条件分布，并且经常使用图形模型来表示随机变量之间的条件独立性。所以，从这个意义上说，因果推理不是预测，是吗？
因果推理和预测之间有什么关系？
机器算法验证
预言
因果关系
定义
2022-03-23 03:03:48
2个回答
因果推理需要因果模型。这样的模型可以用来推断（预测）一些变量给定的观察和干预其他变量。回归和分类没有这样的因果要求，因此与介入推理无关。
因果推理的重点是了解当您更改会发生什么。预测的重点是知道给定（以及您拥有的任何其他东西）。
通常，在因果推理中，您需要对对 Y 的影响进行无偏估计。在预测中，如果您减少预测的方差，您通常更愿意接受一些偏差。
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