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特邀评论:因果推理中的机器学习——我是多么爱你?让我数一数方式。

Invited Commentary: Machine Learning in Causal Inference-How Do I Love Thee? Let Me Count the Ways.

出版信息

Am J Epidemiol. 2021 Aug 1;190(8):1483-1487. doi: 10.1093/aje/kwab048.

Abstract

In this issue of the Journal, Mooney et al. (Am J Epidemiol. 2021;190(8):1476-1482) discuss machine learning as a tool for causal research in the style of Internet headlines. Here we comment by adapting famous literary quotations, including the one in our title (from "Sonnet 43" by Elizabeth Barrett Browning (Sonnets From the Portuguese, Adelaide Hanscom Leeson, 1850)). We emphasize that any use of machine learning to answer causal questions must be founded on a formal framework for both causal and statistical inference. We illustrate the pitfalls that can occur without such a foundation. We conclude with some practical recommendations for integrating machine learning into causal analyses in a principled way and highlight important areas of ongoing work.

摘要

在本期《美国流行病学杂志》(Am J Epidemiol. 2021;190(8):1476-1482)中,Mooney 等人讨论了机器学习作为一种因果研究工具的应用,其风格类似于互联网头条。在这里,我们通过改编著名的文学引用来进行评论,包括我们标题中的引语(来自伊丽莎白·巴雷特·勃朗宁的“十四行诗 43”(《葡萄牙十四行诗》,阿德莱德·汉斯康姆·利森,1850))。我们强调,任何使用机器学习来回答因果问题的方法都必须建立在因果和统计推断的正式框架之上。我们举例说明了没有这样一个基础可能会出现的陷阱。最后,我们提出了一些将机器学习有原则地融入因果分析的实用建议,并强调了正在进行的重要工作领域。

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