【技术实现步骤摘要】
本说明书一个或多个实施例涉及计算机，尤其涉及一种干预结果预测方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、因果推断(causal inference)是指根据结果发生的条件得出因果关系结论的过程，其主要目标之一是对干预措施所产生的效果进行可靠评估。从观测数据中估计因果效应是精准医学、社会经济计划、政策或公共干预等许多领域的重要研究课题。通过估计干预措施的因果效应，可以更加准确，直观地认识到做出干预措施所带来的影响，从而能够更好地做出正确的决策。
2、目前的因果推断网络大多是利用中心化的观测数据集进行训练的，即所有的数据都存储在本地，然而实际上数据可能会分布在不同的机构中，拥有不同的数据子集。由于数据隐私保护的限制，机构这间不能直接共享这些原始数据。如果在保证数据隐私安全的前提下，同时不牺牲计算效率和准确率，进行联合因果推断，是目前亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本说明书一个或多个实施例提供一种干预结果预测方法、装置、设备及介质。
2、为实现上述目的，本说...
【技术保护点】
1.一种干预结果预测方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，所述第一网络层所包含的单元数根据所述第一客户端所存储的第一特征的数目确定。
3.根据权利要求1所述的方法，所述第一网络层的输入数据还包括指示是否采用干预措施的干预信息，所述第三网络层输出采用干预措施的事实结果或未采用干预措施的反事实结果。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，利用样本数据对所述因果推断网络进行训练，所述样本数据为具有标签的多个目标对象的数据实例，所述标签指示对所述目标对象进行干预的情况输出的真实值或者未进行干预的情况下输出的真实值，所述标签存储在所述
【技术特征摘要】
1.一种干预结果预测方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，所述第一网络层所包含的单元数根据所述第一客户端所存储的第一特征的数目确定。
3.根据权利要求1所述的方法，所述第一网络层的输入数据还包括指示是否采用干预措施的干预信息，所述第三网络层输出采用干预措施的事实结果或未采用干预措施的反事实结果。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，利用样本数据对所述因果推断网络进行训练，所述样本数据为具有标签的多个目标对象的数据实例，所述标签指示对所述目标对象进行干预的情况输出的真实值或者未进行干预的情况下输出的真实值，所述标签存储在所述第二客户端中。
【专利技术属性】
技术研发人员：周小凯，徐泉清，江佳伟，杨传辉，江梓雯，
申请(专利权)人：北京奥星贝斯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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