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因果推断是统计学和机器学习中的重要领域，它研究如何从数据中识别和估计因果关系。与传统的预测任务不同，因果推断关注的是干预或处理对结果的真实影响。主要挑战包括混杂变量的存在和选择偏差问题。
因果树是一种基于决策树的因果推断方法，专门用于估计异质性处理效应。它不是预测结果本身，而是预测不同人群的处理效应。通过递归地分裂数据，因果树能够识别出对处理反应不同的亚群，为个性化干预提供科学依据。
倾向得分匹配是观测性研究中常用的因果推断方法。它通过三个步骤来减少混杂偏差：首先估计每个个体接受处理的概率，即倾向得分；然后为处理组的每个个体找到具有相似倾向得分的对照组个体进行匹配；最后在匹配后的样本中比较结果，以估计平均处理效应。
因果树和倾向得分匹配在因果推断中有着不同的目标和应用场景。因果树专注于发现异质性处理效应，帮助识别不同亚群的个性化反应；而倾向得分匹配主要用于减少混杂偏差，估计整体的平均处理效应。两种方法在研究目标、技术手段和输出结果上都有明显差异。
总结一下，因果树和倾向得分匹配是因果推断中的两种重要方法。因果树专注于发现异质性处理效应，帮助识别不同亚群的个性化反应；倾向得分匹配主要用于减少混杂偏差，估计平均处理效应。两种方法在个性化医疗、政策评估等领域都有重要应用，选择哪种方法需要根据具体的研究目标和数据特点来决定。