RCT数据有限但模型结构越来越重，如何判断模型是把其他特征学得更好了，还是真正学到了treatment与label之间的因果效应？
考察说明
考察对因果推断、模型评估与过拟合风险的辨析能力
回答思路
- 区分相关性与因果性，明确治疗效果识别的目标
- 说明在有限RCT数据下增加模型复杂度的风险，警惕过拟合
- 设计验证方法：如效果稳定性、特征归因、交叉验证、外部效应检验等
- 讨论使用因果框架（如DAG、反事实）而非单纯拟合标签
- 对比基准模型与轻量模型，评估增量复杂度带来的实际提升
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