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→为什么干预成均匀分布？
而之所以要把输入变量干预为[[最大熵]]下的[[均匀分布]]，其实就是要更好地刻画[[因果机制]]的特性。为什么这么说呢？
而之所以要把输入变量干预为[[最大熵]]下的[[均匀分布]]，其实就是要更好地刻画[[因果机制]]的特性。为什么这么说呢？
<math>
EI = I(X,Y|do(X)\sim U)= \sum_{x\in\mathcal{X}}\sum_{y\in\mathcal{Y}}p(x,y})\log \frac{p(x,y)}{p(x)p(y)}\\
</math>
不难看出，当[math]\mathcal{X}[/math]和[math]\mathcal{Y}[/math]都是有限可数集合的时候，因果机制[math]f\equiv Pr(Y=y|X=x)[/math]就成为了一个[math]\#(\mathcal{X})[/math]行[math]\#(\mathcal{Y})[/math]的矩阵，
不难看出，当[math]\mathcal{X}[/math]和[math]\mathcal{Y}[/math]都是有限可数集合的时候，因果机制[math]f\equiv Pr(Y=y|X=x)[/math]就成为了一个[math]\#(\mathcal{X})[/math]行[math]\#(\mathcal{Y})[/math]的矩阵，