YLearn于2022 年 7 月由九章云极 datacanvas 公司发布，是全球首款一站式处理因果学习完整流程的开源算法工具包，率先解决了因果学习中 “因果发现、因果量识别、因果效应估计、反事实推断和策略学习” 五大关键问题，具有一站式、新而全、用途广等特点，可有效降低 “决策者” 的使用门槛，助力政府和企业提升自动化 “决策” 能力。
YLearn融合了九章云极DataCanvas公司的核心技术AutoML自动机器学习，实现了自动调参、自动优化、一键自动生成对应结果“Y”的多种决策方案等“自动化”高级功能，进一步降低了用户的使用门槛，提高了决策效率。
能够实现基于因果关系的可视化决策图谱，例如用户可以设定企业运营的运营指标，通过交互式的方式来推演不同决策带来的影响和效益，为决策者提供直观、清晰的决策支持。
一、主要特点
1.一站式：YLearn率先解决了因果学习中“因果发现、因果量识别、因果效应估计、反事实推断和策略学习”五大关键问题，提供了从数据到决策的完整因果学习流程解决方案，使用户无需在多个工具或方法之间切换，降低了使用门槛，提高了工作效率。
2.新而全：它是目前市场上较为完整、综合性的因果学习工具包，涵盖了因果学习的多个重要方面和环节，并且紧跟前沿研究持续添加和完善性能，能够满足不同用户在不同场景下的因果学习需求。
3.用途广：YLearn可广泛应用于政府、企业等多种领域，帮助决策者更好地理解数据背后的因果关系，从而做出更科学、合理的决策，提升自动化决策能力和决策的可信度。
二、组成部件
YLearn主要由以下部件组成，各部件支持独立使用，也支持统一封装，具有很高的灵活性：
CausalDiscovery：用于发现数据集中的因果关系，通过各种算法和技术，从观测数据中挖掘潜在的因果结构，为后续的分析和决策提供基础。
CausalModel：可以用因果图等方式表示数据集中的因果关系，帮助用户直观地理解变量之间的因果联系，便于进行进一步的分析和推理。
EstimatorModel：提供了多种因果效应估计的模型和方法，能够准确地估计变量之间的因果效应大小，为决策提供定量的依据。
Policy：基于因果关系和估计结果，生成相应的决策策略，帮助用户在不同的场景下做出最优决策。
Interpreter：用于对因果学习的结果进行解释和可视化，使决策者能够更好地理解AI决策的逻辑和依据，增强决策的可信度。
三、核心算法
1.因果发现（Causal Discovery）算法
基于约束的方法
PC算法及其变体：PC算法是因果发现中的经典方法。它从完全图开始，通过条件独立性检验来逐步删除边，最终得到因果图的骨架。YLearn可能采用了PC算法的改进版本，这些改进可能包括更高效的条件独立性检验方法、对高维数据的处理能力等。例如，在处理高维数据时，会采用一些降维技术或启发式搜索策略，以减少计算复杂度。
FCI算法及其变体：FCI（Fast Causal Inference）算法是一种能够处理潜在混杂因素和选择偏差的方法。它通过一系列的条件独立性检验和边定向规则来发现因果结构。YLearn中的相关算法可能在FCI基础上进行了优化，提高了算法的准确性和运行效率。
基于评分的方法
贝叶斯网络评分算法：这种方法通过给不同的因果图结构打分，选择得分最高的结构作为最优的因果图。常见的评分函数包括贝叶斯信息准则（BIC）和赤池信息准则（AIC）。YLearn中的基于评分的算法可能会结合先进的数据采样技术和搜索策略，以在庞大的搜索空间中快速找到高分的因果结构。
2.因果效应估计（Causal Effect Estimation）算法
匹配方法
倾向得分匹配（PSM）：倾向得分匹配是一种常用的因果效应估计方法。它首先估计个体的倾向得分（即个体接受处理的概率），然后根据倾向得分进行匹配，使得处理组和对照组在可观测特征上尽可能相似。YLearn中的PSM算法可能包括多种匹配方法，如最近邻匹配、半径匹配等，并可能结合了重加权等技术来提高估计的准确性。
卡尺匹配（Caliper Matching）：卡尺匹配是在倾向得分匹配基础上的一种改进方法，它限制了匹配的距离，防止不恰当的匹配。YLearn中的卡尺匹配算法可能会根据数据的特点自动选择合适的卡尺宽度，以平衡偏差和方差。
基于模型的方法
回归调整（Regression Adjustment）：这种方法通过在回归模型中控制混杂因素来估计因果效应。YLearn可能采用了多种回归模型，如线性回归、广义线性模型等，并可能结合了正则化技术来处理高维数据。
工具变量法（IV）：工具变量法是一种处理内生性问题（即存在未观测到的混杂因素）的有效方法。YLearn中的工具变量法可能包括两阶段最小二乘法（2SLS）等经典方法，并可能会有一些扩展和改进，例如寻找更有效的工具变量的方法。
3.反事实推断（Counterfactual Inference）算法
基于模型的反事实估计
结构方程模型（SEM）：结构方程模型是反事实推断的常用方法。YLearn中的SEM算法可能会采用先进的参数估计方法，如最大似然估计、贝叶斯估计等，并可能结合了非参数方法来处理模型不确定性。
潜在结果框架下的估计：在潜在结果框架下，反事实推断通过估计个体在不同处理下的潜在结果来进行。YLearn可能采用了如倾向得分加权、双重稳健估计等方法来估计潜在结果，并可能有一些创新的算法来处理缺失数据和混杂因素。
4.策略学习（Policy Learning）算法
基于因果效应的策略学习
最优策略搜索：YLearn中的策略学习算法可能会基于估计的因果效应来搜索最优策略。例如，通过比较不同策略下的预期因果效应，选择能够最大化目标结果的策略。这可能涉及到一些优化算法，如梯度下降、模拟退火等。
在线策略学习：在动态环境下，YLearn可能支持在线策略学习，即根据不断更新的数据实时调整策略。这可能会用到强化学习中的一些方法，如Q 学习、策略梯度法等，并结合因果知识来提高策略学习的效率和效果。
YLearn通过这些核心算法，实现了从因果发现到因果效应估计、反事实推断和策略学习的一站式因果学习流程，帮助用户在不同领域挖掘数据背后的因果关系，做出更科学的决策。
四、应用场景
1.商业领域
市场分析与营销
客户行为分析：通过YLearn，企业可以分析客户的购买行为和偏好，挖掘出影响客户购买决策的因果因素。例如，确定哪些因素会导致客户购买特定产品或服务，从而优化营销策略。
市场预测：它可以帮助企业预测市场趋势，分析不同市场因素之间的因果关系，例如经济指标、竞争对手行为等如何影响市场需求，进而提前制定应对策略。
产品研发与优化
产品功能改进：YLearn可以用于分析用户对产品不同功能的使用情况和反馈，确定哪些功能的改进会对用户满意度和产品销量产生积极影响，帮助企业有针对性地进行产品功能优化。
新产品开发：在新产品开发过程中，通过因果学习工具包可以评估不同产品特性和市场需求之间的因果关系，确保新产品能够满足市场需求，提高新产品的成功率。
2.医疗健康领域
疾病研究与预防
疾病成因分析：YLearn可以帮助医学研究人员分析疾病发生的原因，确定各种风险因素（如生活习惯、环境因素、遗传因素等）与疾病发生之间的因果关系，从而为疾病预防提供科学依据。
公共卫生政策制定：在公共卫生领域，该工具包可以用于评估不同公共卫生政策（如疫苗接种政策、健康宣传活动等）对人群健康状况的因果影响，辅助政府制定更有效的公共卫生政策。
治疗方案优化
3.金融领域
风险评估与管理
信用风险分析：金融机构可以使用YLearn分析客户的信用数据，确定影响客户信用风险的关键因素，如收入水平、债务情况、信用历史等因素与违约概率之间的因果关系，从而更准确地评估客户信用风险。
市场风险预测：通过分析金融市场数据，YLearn可以帮助金融机构预测市场风险，例如利率变动、汇率波动等因素如何影响金融资产的价格和投资收益，进而优化投资组合和风险控制策略。
4.教育领域
教学效果评估
学生学习成果分析：学校和教育机构可以使用YLearn分析教学方法、课程设置、学生背景等因素与学生学习成果（如考试成绩、毕业率等）之间的因果关系，从而优化教学策略和课程设计。
教育政策制定：在宏观层面，该工具包可以用于评估不同教育政策（如教育经费投入、招生政策等）对教育质量和公平性的因果影响，辅助教育部门制定更科学的教育政策。
因果学习的潜力和对未来人工智能技术走向的影响力已经受到学术界和产业界的认可，而YLearn作为因果学习领域的重要开源工具包，将有力地推动因果学习技术在各个行业的应用和发展，为人工智能的进阶和数据价值的深度挖掘提供重要支撑，有望引领人工智能迈向新阶段，使其更加自主、可解释、适应和鲁棒。
