馬可夫毯可協助找出對目標變項具有條件資訊價值的鄰近變項，但預測資訊與因果作用不是同一件事。某個變項可能因共同原因、選擇偏差、測量流程或代理指標而有高度預測力；反過來，真正的因果因素也可能因資料不足或模型設定而未進入選出的邊界。
因果解釋需要更多結構假設、識別條件、干預或自然實驗證據，以及對混雜因素的處理。馬可夫毯可以成為因果探索的局部起點，但不是因果證明的捷徑。
思與行
- 在報告中把預測問題（誰能預測 Y）與因果問題（改變 X 是否改變 Y）分開寫。
- 以 DAG 標示共同原因、碰撞點與中介變項，檢查特徵選取是否可能引入偏誤。
參考
- 因果探索、條件獨立、特徵選擇。
- 批判性脈絡：2025 年因果發現研究以內生與外生變項的馬可夫毯交集改善搜尋；基礎演算法：大型資料中的馬可夫毯探索可將局部搜尋用於數千變項。