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相關是“預測”的基礎，因果是“決策”的前提。長期以來我們重視政策制定，隨著社會的發(fā)展，經濟社會的新現(xiàn)象、新問題不斷出現(xiàn)，單靠傳統(tǒng)的經驗來決策已經不能應付日益復雜的決策問題。針對實際社會經濟問題不同階段的決策問題，本書主要研究以下三方面的內容：一是，事前的因果發(fā)現(xiàn)，即如何利用機器學習算法發(fā)現(xiàn)變量間的因果關系；二是，事中的因果推斷，即基于貝葉斯估計和機器學習算法對傳統(tǒng)方法的改進與拓展；三是，事后的因果解釋，即針對因果效應進一步分解其中的直接效應和多種間接效應。