因果推断需要在样本表示上
因果领域有重要影响力的《zF》论文认为随机森林本质上是一种自适应的最近邻算法（），也就是通过对样本空间的递归划分从而找到距离该样本点最近的个点（落入同一个叶子节点）来表示该点的值而因果森林算法本 科威特手机号码列表 质上是随机森林算法在因果推断领域的一种特殊应用因果森林和传统分类、回归森林一样采用了二叉的树（f）作为基模型与分类和归回问题相同，特征值仅用于样本划分而不参与分裂指标的计算不同之处在于，分类和回归问题仅研究预测观测值，而因果建模需要研究、等变量与观测值之间的关联
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此外，多维连续是学界的热门研究方向因此，相较于分类和回归问题，做出相应调整因果森林论文提出的概念：将样本分成w和两个部分，w用于树的生长，用于值的计算在论文《zF》中证明了最小化子节点评估值与真实值之间的误差等价于最大化左右节点间的异质性，并对树的生长过程做了更加广义的抽象，将其分解成和两步
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