데이터리드가 될 예정입니다.

[실무로 통하는 인과추론 with 파이썬]을 읽고 내용을 정리한다.(스터디) 실무로 통하는 인과추론 with 파이썬 - PART 2에서 이어집니다. PART 3. 이질적 효과와 개인화6장 이질적 처치효과실험 대상 i마다 처치 효과 Γi가 다를 수 있다. 어떤 대상이 처치에 더 잘 반응하는지 아는 것은 처치 대상을 결정하는 데 중요한 역할을 한다.ex) 할인에 더 민감한 고객이라면 할인 쿠폰을 주면 유익하지만, 그렇지 않다면 쿠폰의 효과가 없을 수 있다.  평균 처치효과 ATE이산형일 때연속형일 때조건부 평균 처치효과 CATE: X에 대한 조건부는 각 실험 대상이 공변량 X로 정의된 특성에 따라 처치효과가 다를 수 있음을 의미한다. 머신러닝의 목적: 결과(Y) 예측 CATE의 목적: 결과에 미치는 처치(..

[실무로 통하는 인과추론 with 파이썬]을 읽고 내용을 정리한다.(스터디) 실무로 통하는 인과추론 with 파이썬 - PART 1에서 이어집니다. PART 2. 편향 보정4장 유용한 선형회귀회귀분석: 인과추론의 핵심이자 가장 많이 사용되는 방법으로 응용 방법론의 주요 구성 요소이기도 하다.*선형회귀분석은 평균제곱오차(MSE, Mean Squared Error)를 최소화하는 매개변수를 찾는다.보정 공식을 적용하려면? 데이터를 특성 X에 따라 여러 그룹으로 나눠야 한다.데이터가 특성이 많고 일부가 이산형이 아닌 연속형이라면? → 차원의 저주 발생 차원이 늘어날수록 데이터 포인트 간의 거리 계산, 데이터의 밀도, 그리고 모델의 학습 및 일반화가 어려워 지는 현상1. 데이터 희소성: 고차원 공간에서는 데이터 ..

[실무로 통하는 인과추론 with 파이썬]을 읽고 내용을 정리한다. PART 1. 인과추론 기초1장 인과추론 소개연관관계(association)는 인과관계(causation)가 아니다. 하지만 연관관계는 때로 인과관계가 될 수도 있다.연관관계: 두 개의 수치나 확률변수가 같이 움직이는 것인과관계: 한 변수의 변화가 다른 변수의 변화를 일으키는 것인과추론: 연관관계로부터 인과관계를 추론하고 언제, 그리고 왜 서로 다른지 이해하는 과학적 방법론원인과 결과의 관계를 알아야만 원인에 개입하여 원하는 결과를 가져올 수 있다.u: 모델 외부의 변수 (모델링하지 않을 변수)T: 처치변수←: 등호 대신 화살표를 사용하여 인과관계의 비가역성(nonreversibility)을 표시Y ← f(T, u): 처치변수 T는 다른..