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因果推理革命:三招破解机器学习中的”隐形杀手”混杂变量

在医疗诊断领域,一个令人震惊的案例揭示了机器学习模型的致命缺陷:某AI系统将医院走廊宽度作为重症患者判断标准,只因大型医院往往拥有更宽的走廊。这个典型案例暴露了机器学习中混杂变量的破坏力——它们像隐形杀手般扭曲因果关系,导致模型建立虚假关联。要构建真正可信的AI系统,破解混杂变量已成为不可回避的技术