基于TarNet、CFRNet与DragonNet的深度因果推断模型全解析在医疗干预、政策评估、金融信贷等现实场景中，我们经常面临一个关键问题：“某个个体在接受或未接受某种处理（如服药、培训、推荐）后，其结果会发生怎样的变化？”这正是因果推断所试图解答的核心挑战，尤其是在无法进行随机对照实验的观测数据中，如何准确估计个体处理效应（Individual Treatment Effect，ITE）变得尤为关键。随着深度学习的崛起，TarNet、CFRNet 与 DragonNet 等神经网络架构被提出，作为一系列创新性的深度因果推断模型，它们在建模处理偏倚、对抗分布不一致以及提升反