arXiv ID:
2604.12992
arXiv 提交日期: 2026-04-14
用于纵向数据反事实结果分布的因果扩散模型 / Causal Diffusion Models for Counterfactual Outcome Distributions in Longitudinal Data
1️⃣ 一句话总结
这项研究提出了一种名为CDM的新型因果扩散模型,它能够直接生成在复杂时序干预下反事实结果的完整概率分布,无需专门调整混杂因素,就在模拟实验中显著提升了预测的准确性和不确定性量化能力。