因果学习方法和应用概述

来源：计算机工程与应用杂志2024年第24期北京时间：

作者：龙享福, 李少波, 张仪宗, 杨磊, 李传江

单位：1.贵州大学 机械工程学院，贵阳 550025；2.贵州大学 省部共建公共大数据国家重点实验室，贵阳 550025

摘要：机器学习是人工智能和数据科学的核心所在，被广泛应用于教育、交通运输和制造业等领域；随着机器学习的发展及应用领域的延伸，模型在可解释性和公平性等方面显现了一些需要解决的问题。因果学习作为一种将因果关系和机器学习技术相结合的方法，可以增强模型的可解释性，解决公平性等问题，其研究已逐渐成为学术界的热点。因此，在介绍因果学习的相关理论知识的基础上，根据因果学习所能解决的问题对因果解释、因果监督学习、因果公平、因果强化学习等技术进行了全方位的分析概述；从多角度归纳了因果学习在医学、农业和智能制造等领域的应用。最后，总结了因果学习存在的一些开放性问题和挑战，并给出了未来的研究方向，旨在推动因果学习的不断发展。

关键词：机器学习,因果关系,因果学理论,因果模型,因果学习技术,因果学习应用