基于离线强化学习的因果效应估计方法及系统

本发明涉及因果效应估计技术领域，具体涉及基于离线强化学习的因果效应估计方法及系统，所述方法包括：获取观测数据矩阵以及因果邻接矩阵，并提取第一条件平均干预效应估计值；对第一条件平均干预效应估计值进行敏感性分析，提取敏感性分析结果；基于敏感性分析结果构建因果效应估计模型；以最小化未观测混杂因素的敏感性为目标优化因果效应估计模型。其目的在于，解决现有因果效应估计方法依赖于无未观测混杂因素假设的局限性，实现未观察到混杂因素情况下更准确的因果效应估计。