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本节介绍： 通过因果推断与可解释的机器学习shap方法相结合的实现流程 。数据采用模拟数据，作者根据个人对机器学习的理解进行代码实现与图表输出，细节并不保证与原文一定相同，仅供参考。 详细数据和代码、文献将在稍后上传至交流群，付费成员可在交流群中获取下载。需要的朋友可关注公众文末提供的购买方式。 购买前请咨询，避免不必要的问题。
✨ 文献信息 ✨
该研究通过结合 机器学习 、 SHAP模型解释 和 因果推断 ，深入分析了城市河流和湖泊水质的驱动因素及其因果关系。首先，利用机器学习模型（如随机森林）对水质进行预测；然后，通过SHAP解释模型，揭示了影响水质的重要因素，如不透水面、社会经济特征和排水系统；最后，应用因果推断方法，依据步骤3中通过SHAP模型解释得出的因素重要性排名，筛选出了三大人为重要因素，并确定了它们与水质之间的因果关系。研究发现，雨水排放口对水质恶化具有显著的因果影响。此方法不仅揭示了因素与水质的相关性，还明确了它们之间的因果关系，有助于制定更有效的水质管理策略。
图中展示了关于 区域经济投入 、 不透水路面面积 和 雨水排放口 对 清洁水质 影响的因果模型结构及推断结果。模型分析了这些人为因素对水质是否符合清洁标准的因果效应。图中的估计因果效应显示， 雨水排放口 对水质恶化具有显著的因果影响，估计因果效应为-0.10037，意味着每增加一个雨水排放口，水质保持清洁的可能性减少约10%。相比之下， 区域经济投入 和 不透水路面面积 的因果效应较弱，分别为-0.00278和-0.00450，表明它们对水质的影响较小。此外，图中还展示了不同反驳测试的结果（如安慰剂处理、随机共同原因和数据子样本），验证了因果推断的稳健性
文献中为多分类数据，使用结构因果模型（SCM）来指定基于因果图的因果效应，以探索关键解释变量与城市水质之间的因果关系，应用基于排列的因果图伪造检验来评估因果图的稳健性，并通过测试验证了包含三个最重要的人为变量的因果图。在接下来的工作中，将基于此流程，在模拟数据上实现类似的因果推理分析，尽管具体实现方式与文献中的方法有所不同
✨ 模拟实现 ✨
针对模拟数据集，在这段分析中，我们同样构建一个机器学习回归模型，并对其进行SHAP模型解释，目的是通过SHAP值揭示特征的重要性排名。与文献保持一致，我们选择了前三个最重要的特征：'displacement'、'horsepower' 和 'acceleration'，它们在模型预测中的贡献最大，接下来就是对其进行因果模型构建
因果模型的构建中，这里的DAG（有向无环图）可以根据领域知识进行构建，也可以通过一些图发现算法，从数据中自动发掘潜在的因果关系并生成候选因果图。作者认为，因果推断和因果图的构建是一个迭代过程，需要在领域知识和数据分析结果之间不断地循环反馈，直到得到一个合理且可靠的因果图。这个过程的关键在于通过多种方法进行检验和调整，确保最终生成的因果图能准确反映数据中的因果关系
在获得因果图后，接下来可以进行因果效应的估计，并通过反驳测试来验证得到的估计结果。一个良好的因果推断结果应该能够通过多种检验方法，包括安慰剂处理（Placebo Treatment）、随机共同原因（Random Common Cause）和数据子样本（Data Subsample）等测试，确保因果效应的稳健性和可靠性。通过这些检验，可以有效地反驳错误的因果关系，增强模型的可信度
图中的因果模型展示了在模拟数据中几个变量之间的因果关系，并提供了每个变量对目标变量（weight）的因果效应估计值以及相应的反驳检验结果。在模型中， displacement 、 horsepower 、和 acceleration 之间存在直接和间接的因果影响。其中， displacement 与目标变量weight的估计因果效应为5.78261，反驳检验的结果表明，Placebo Treatment和Random Common Cause分别给出的数值为5.78377和3.9563，显示出该估计值的稳健性。而 horsepower 的因果效应较大，为19.10233，且其反驳检验的数值与估计值接近，表明该因果关系较为可靠。对于 acceleration ，其对weight的因果效应为104.36914，且所有反驳检验结果（包括Placebo Treatment和Random Common Cause）与其估计值相近，验证了因果效应的强度和稳健性。总的来说，模型显示这些变量之间的因果效应都通过了反驳检验，确保了模型的可靠性和准确性
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