ITPE * JackerLab

개요Causal Forest는 머신러닝 기반 인과 추론 모델로, 개별 처리 효과(Individual Treatment Effect, ITE)를 추정하기 위한 랜덤 포레스트(Random Forest)의 확장 알고리즘입니다. 관측 데이터에서 인과 효과를 정량화할 수 있도록 설계되었으며, RCT(무작위 대조 실험) 없이도 인과 관계를 데이터 기반으로 유추하는 데 매우 유용합니다.1. 개념 및 정의Causal Forest는 Susan Athey 등이 제안한 Generalized Random Forest(GRF) 프레임워크의 일종으로, 각 데이터 포인트에 대한 처치 효과(treatment effect)를 추정합니다.ITE(Individual Treatment Effect): 특정 개체가 처치를 받을 경우 예상되는..

개요Causal Inference(인과 추론)은 단순한 상관관계(correlation)를 넘어, 변수 간의 인과 관계(causality)를 식별하고 추정하는 과학적 접근입니다. Machine Learning(ML)과 결합하면, 예측 모델을 넘어 행동 변화 시 결과를 예측하거나, '왜(Why)'에 대한 질문에 답하는 강력한 AI 시스템을 구축할 수 있습니다. 특히 정책 추천, 의료, 광고 최적화, 로봇 제어 등에서 필수적 기술로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의변수 간의 인과 관계를 추정하고, 개입(Intervention) 또는 반사실(Counterfactual) 분석을 수행하는 방법론목적단순 예측을 넘어 조치(Action)에 따른 결과를 이해하고 최적화필요성머신러닝 모델은 주로 상관..