这本书探讨了机器学习（ML）和因果推断结合的最新进展，旨在介绍如何利用现代预测工具在这两个领域之间建立桥梁。书中详细讨论了经典结构方程模型（SEMs）、现代人工智能中的有向无环图（DAGs）以及结构因果模型（SCMs），并提出了一种名为双重或无偏机器学习的方法，用于在这些模型中实现更准确的因果推断。 传统的因果推断方法存在一定的偏差问题，而这本著作所提出的双重/无偏机器学习方法，正好解决了这一难题。通过这种方法，不仅可以有效处理复杂的因果关系，还能在预测问题上展现出卓越的性能。作者还提供了大量实际案例和数据分析，采用多种数据集进行验证，确保该方法的有效性和可靠性。为了方便研究人员和工程师们更好地理解和应用这一技术，作者还开源了相关的代码资源。 书中不仅深入浅出地讲解了SEMs和SCMs的基本概念，还介绍了现代预测工具是如何被用于增强这些模型的能力。例如，通过结合深度学习算法和统计学原理，可以更精确地识别变量之间的直接关联，排除间接影响和其他干扰因素，从而得出更加可靠的因果结论。这对于科学研究和实际应用来说都是非常重要的进步。 此外，本书还回顾了近年来关于因果推断的其他重要研究，如唐纳德·鲁宾的《使用潜在结果进行因果推断：设计、建模、决策》和朱迪亚·珀尔的《重访Do-演算》，帮助读者更全面地了解整个领域的背景和发展趋势。总的来说，这是一本对从事机器学习与因果关系研究的人来说极具价值的参考书，无论是学术界还是工业界都能从中受益匪浅。