目標最大似然估計 (TMLE) 幫助你解釋其他技術無法解釋的模式
神經網絡可以非常準確地找到模式、關聯和趨勢。但是當你問「為什麼會發生這種情況？」時，它們就像一隻模仿人類說話的鸚鵡，完全無法回答。
它們可以給你預測，沒錯——但如果你試著問它們解釋，結果只會讓你面對一個黑盒子。
這種限制不僅僅是神經網絡的問題。基於相關性的技術，比如線性回歸，甚至像傾向分數匹配這樣的高級工具，都無法深入了解複雜數據中的因果關係。當決策者（也就是你的經理）要求可行的商業見解，而不是只有書呆子才會高興的統計數據時，這就成了一個問題。
冒著自相矛盾的風險，這裡有一個非常書呆子的主題：目標最大似然估計 (TMLE)。TMLE 的特點是它結合了兩者的優點。它讓你可以像書呆子一樣隨意玩弄數字，但同時也能讓你的經理開心，因為它能產生商業見解。
基本上，你可以獲得因果推斷的嚴謹性，加上機器學習的靈活性。這……
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