因果框架的互补优势：Neyman-Rubin 与图形方法

这篇 ArXiv 文章很可能探讨了两个主要的因果推断框架的交叉点，可能突出了它们在实际应用中的各自优势和劣势。理解这些方法的整合对于推进人工智能研究至关重要，特别是在需要因果推理和稳健模型评估的领域。

• •本文可能比较和对比了Neyman-Rubin 和图形因果框架。
• •旨在确定每个框架擅长的场景，并提供关于它们组合使用的指导。
• •该研究有助于更深入地理解人工智能中的因果推断方法。