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申请/专利权人：微软技术许可有限责任公司
摘要：一种计算机实现的方法，包括：访问机器学习ML模型，ML模型能够操作用以从描述不同可能图的图分布中采样因果图，其中节点表示集合的不同变量并且边表示因果关系，并且图分布包括节点对之间的潜在边的存在概率和因果方向的矩阵，并且其中ML模型被训练为能够基于经采样的因果图来生成从集合中选择的变量的相应模拟值。该方法还包括使用ML模型来估计来自一个或多个干预变量对来自集合的变量之中的另一目标变量的治疗效果。
主权项：1.一种计算机实现的方法，包括：访问机器学习ML模型，所述ML模型能够操作用以从描述不同可能图的图分布中采样因果图，其中节点表示集合的不同变量并且边表示因果关系，并且所述图分布包括节点对之间的潜在边的存在概率和因果方向的矩阵，并且其中所述ML模型被训练为能够基于经采样的所述因果图来生成从所述集合中选择的变量的相应模拟值；其中所述方法包括使用所述ML模型来通过以下方式估计来自一个或多个干预变量对来自所述集合的所述变量之中的另一目标变量的治疗效果：a选择所述目标变量作为由所述ML模型选择的待模拟变量；b将每个干预变量的输入值固定为指定值，包括忽略从所述干预变量的任何父变量指向经采样的所述因果图中的所述干预变量的任何边；c从所述图分布中采样因果图，并且观察所述目标变量的对应模拟值；d重复c多次，每次从所述图分布重新采样所述因果图；以及e通过在经采样的多个图上平均来自c-d的所述目标变量的所述模拟值来确定所述目标变量的期望，从而给出经估计的所述治疗效果。
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权利要求：
百度查询： 微软技术许可有限责任公司 使用机器学习模型估计动作的效果
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