Open euphoria0-0 opened 2 months ago
(1번 issue)
(2번 issue)
좋은 이슈 제시해주셔서 감사합니다:)
@euphoria0-0, @eun-kyoung113, @fenzhantw 좋은 스터디 내용과 의견 주셔서 감사드립니다! 일단 1번 부분에 대한 제 의견 먼저 전달드리고 2번은 이후에 코멘트 남기겠습니다.
따라서, 모델 추론 방식에서의 차이가 있으므로 맞다/틀리다 보다는 문제의 상황에 맞게 잘 적절하게 사용하는 것이 중요하지 않을까요? 아시는 것처럼, 인과추론은 머신러닝처럼 문제 해결을 위한 도구 중 하나일 뿐이며 주어진 상황에서 효율적으로 문제를 풀어야 할지가 더 중요할 것으로 보입니다.
(부연설명) 잠재적 결과 프레임워크 관점에서 보면, 인과추론은 결측값에 해당하는 부분을 잘 에측하는 것이니 인과추론은 인과적 질문에 대답/변수의 영향력 파악을 포함하는 것 뿐만 아니라 추론하는 모든 과정을 포함한다고 생각합니다. 또한, 4.4절에서 인과추론을 Potential outcome modeling 관점에서 설명을 하고 있으니 이 부분 참고 부탁드립니다.
6장에서 학습하게 될 이질적 처치효과(HTE)와 7장 메타러너를 보시면 인과추론은 단순히 변수의 영향력만을 다루는 것이 아님을 확인하실 수 있을 거예요 (7.2절).
Potential outcome framework 하에서 인과 추론은 결측치에 해당하는 부분을 잘 "예측"한다는 관점이 저에게 새롭게 들리네요..! 좋은 의견 감사합니다. (6장과 7장은 제가 발표하기로 한 부분인데..한 번 열심히 읽어보도록 하겠습니다.)
토론 주제 또는 질문
상세 내용
인과 추론과 예측 모델링 비교가 옳은가?
식별 가능성에 대한 수많은 가정들을 테스트해야 하는데, 실무에서 만족될 수 있는가?
참고 자료 또는 링크 토론이나 질문과 관련된 참고 자료나 유용한 링크가 있다면 여기에 추가해주세요.
토론까지는 아니지만.. 나름 첫 이슈로서만 의의를 가져봅시당...ㅎ