请问用果来预测因的意义是什么？

机器学习的模型，多是
果 ~ 因
这样，人们输入因，就能预测果。

请问如果输入果，来预测因。
因 ~ 果
这样的模型是错误的，还是有何意义？

所以现代机器学习一个很重要的assumption是i.i.d。只要test data是i.i.d，你的model input无论是因还是果都无所谓。如果你想generalize to o.o.d. data，那就需要input是因output是果，这也是研究causal ML的理论根基。

楼主说的只是回归分析，其实除了回归模型外统计学里还有很多从果推因的模型
贝叶斯模型不就是根据果倒推因吗，怎么会没有意义呢？
从某种意义上讲，跟极大似然有关的算法也是从果推因的
简单地说就是如果有若干个因素可能导致同样的结果，那么导致该结果发生概率最大的原因就被推定为因
在实际应用中有时候判别分析也能充当从果推因的工具
人生病了，医生根据症状诊断病因；工业系统发生故障了，工程师根据故障做根本原因分析；刑警根据案发现场的蛛丝马迹推测最有可能的犯罪线索或嫌疑人。。。

一个极简的例子

你是一个白人女性
你生了个孩子 肤色是黑的

倒推 — 孩子父亲大概率是个黑人

你觉得合理吗

ChenLiu1996 发表于 2023-5-26 09:16
一个极简的例子

你是一个白人女性

谢谢！

假设x,z都是连续变量, x是因，z是果
z ~  x

那么由果来分析因
x ~ z
是有意义的。

后来我们发现，遗忘了一个因y，加入。

假设x,z都是连续变量,y是binary。 x,y是因，z是果
z ~  x + y

请问由果来分析因的模型是下面这样吗？
x ~ z + y
这个模型有意义吗？

概率统计咯。跟星座一样。星座准吗？准个P。 但为什么总有人说它准的不行？把大多数同样星座的人的性格特征等等统计起来，然后别的人就可以拿这些做参考。所以有些人信，有些人不信。

1+1是因2是果，但果是2不代表因是1+1

现在机器学习都是研究相关关系的，不是因果关系，理论上讲就是出现了ABC的特征，那么就很有可能出现D的结果。但D是不是由ABC导致的，我们并不知道，也可能ABCD都是由一个共同变量导致的

jhu 发表于 2023-5-26 12:00
所以现代机器学习一个很重要的assumption是i.i.d。只要test data是i.i.d，你的model input无论是因还是果都 ...

iid是under in domain 还是independent and identical distribution?
ood是 out of domain?

这个iid和ood感觉和我要问的 因 ~ 果 有何意义， 没有多少关系？

zhuxin666 发表于 2023-5-26 11:17
现在机器学习都是研究相关关系的，不是因果关系，理论上讲就是出现了ABC的特征，那么就很有可能出现D的结果 ...

有些道理。

机器学习里面，研究果因模型的意义何在？

另外，如果因是多因，那么果因模型该如何构建呢？

如果原因果模型是
果 ~ 因1+ 因2 + 因3

那么果因模型是转换成
因1 ~ 果 + 因2 + 因3
吗？

还是
是转换成
因1 ~ 果
因2 ~ 果
因3 ~ 果
吗？

模型都是错的，但一些比较有用