[发明专利]一种关于集合类型决策效果的反事实预测方法

摘要

本发明提出一种关于集合类型决策效果的反事实预测方法，属于机器学习技术领域。本发明将决策变量与混淆变量去相关问题转化为更低维度的决策变量隐表征和混淆变量去相关问题，采用基于深度神经网络的概率密度比估计方法，将观测数据样本对应的决策变量隐表征和混淆变量的联合分布与决策变量隐表征和混淆变量无关联的联合分布的概率密度比作为决策变量隐表征和混淆变量构成的数据点的权重。采用变分样本重加权方法把决策变量隐表征和混淆变量构成的数据点的权重综合为观测数据中样本的权重，利用加权后的观测数据样本训练反事实预测模型可对个体在特定决策影响下的效果进行反事实预测。本发明提高了反事实预测的准确度，有很高的应用价值。