3.1.2 充分识别条件（无隐藏混杂、 positivity）

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3.1.2 充分识别条件（无隐藏混杂、 positivity） 3.1.2 充分识别条件（无隐藏混杂、positivity）想象一下，你正站在因果推断的十字路口，手里握着观测数据，却不知如何从中提炼出可靠的因果效应。数据像一张错综复杂的网，处理变量、结果变量纠缠不清。这时，充分识别条件就如同一盏明灯，照亮了从关联到因果的桥梁。它要求我们满足两个核心支柱：无隐藏混杂（no unmeasured confounding）和正性假设（positivity）。没有它们，任何因果估计都可能沦为镜花水月。作为一名深耕因果机器学习一线的工程师，我见过太多项目因忽略这些条件而崩盘。