使用shapr生成因果Shapley值究竟需要哪些因果信息输入呢？

因果图

因果图以图形化方式展示变量间的因果关系。它明确指出哪些变量是原因，哪些是结果，以及它们之间的作用方向。例如在研究疾病成因时，因果图能清晰呈现生活习惯、环境因素、遗传因素等与疾病之间的因果关联，为Shapley值计算提供基础的结构信息。

干预信息

干预信息是指对某些变量进行人为改变后观察其他变量的变化情况。通过干预实验，可以获取变量之间因果效应的强度。比如在农业生产中，改变施肥量来观察作物产量的变化，得到的这种因果效应数据对于计算因果Shapley值至关重要。

条件概率

条件概率描述了在给定某些条件下某个事件发生的概率。在因果分析中，它可以帮助确定变量之间的依赖关系。例如在市场营销中，已知顾客的年龄、性别等条件下购买某种产品的概率，这些条件概率信息有助于准确计算每个因素对结果的因果贡献，即因果Shapley值。