在机器学习领域，特征工程是提升模型性能的关键步骤。它涉及选择、创建和转换输入变量，以构建最能代表底层问题结构的特征集。然而，在许多实际应用中，仅仅依靠统计相关性进行特征选择可能导致误导性的结果，特别是在我们需要理解因果关系的场景中。
因果推断方法为特征工程提供了一个更深层次的框架，使我们能够区分真正的因果关系和简单的统计相关性。这种方法在需要理解干预效果的领域尤为重要，如经济学、医学和市场营销。
营销组合建模（Marketing Mix Modeling, MMM）是应用因果推断进行特征工程的一个典型案例。MMM旨在回答一个核心的因果问题："每个营销渠道的X美元投资将如何影响销售额？"这个问题的准确答案对优化营销预算分配至关重要，但它也凸显了因果推断在实际商业问题中的复杂性。
本文将以MMM为例，深入探讨如何将因果推断原理应用于特征工程，以提高机器学习模型的准确性和可解释性。我们将证明，在模型中包含或排除某些变量可能导致因果估计的偏差，进而影响基于数据的决策质量。
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