Causal Inference Isn't Special: Why It's Just Another Prediction Problem
因果推断并不特殊：将其理解为预测问题的视角AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
本页为预印本版本；arXiv 收录、作者填写的期刊信息以及作者既有发表经历，都不单独证明本篇已接收。作者发表记录按 OpenAlex 身份与完整姓名、本站覆盖期刊 ISSN 及正式卷期核对，只展示已核实例，档案仍可能误合并。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接讨论潜在结果、处理分配偏差及因果估计的假设，并将其联系到分布偏移下的泛化，因此归入因果推断。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
因果推断并不特殊：将其理解为预测问题的视角
- 研究问题
- 能否将因果估计理解为分布偏移下的预测与泛化问题，从而解释处理分配造成的潜在结果选择性观测及相关假设？
- 方法与思路
- 作者以源域有标签、目标域结果不可观测的框架重述因果任务，并讨论重加权和域适应等预测工具与因果分析的联系。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出面向实践与教学的概念重述，强调因果假设的显式性及预测工具的适用性；未报告新的估计量或实验结果。
- 阅读关注点
- 应核对目标域如何对应干预分布、潜在结果缺失与普通标签缺失的差异，以及预测泛化何时需要额外因果识别假设。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未经核实；摘要属于概念论述，不能据此认定任意预测模型都能识别因果效应。
原文摘要
Causal inference is often portrayed as fundamentally distinct from predictive modeling, with its own terminology, goals, and intellectual challenges. But at its core, causal inference is simply a structured instance of prediction under distribution shift. In both cases, we begin with labeled data from a source domain and seek to generalize to a target domain where outcomes are not observed. The key difference is that in causal inference, the labels -- potential outcomes -- are selectively observed based on treatment assignment, introducing bias that must be addressed through assumptions. This perspective reframes causal estimation as a familiar generalization problem and highlights how techniques from predictive modeling, such as reweighting and domain adaptation, apply directly to causal tasks. It also clarifies that causal assumptions are not uniquely strong -- they are simply more explicit. By viewing causal inference through the lens of prediction, we demystify its logic, connect it to familiar tools, and make it more accessible to practitioners and educators alike.