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causallib

通过观察性数据的因果推断分析

causallib因果推断Python包机器学习模型评估Github开源项目

Causallib是一个Python包，提供统一的因果推断方法，灵感来自scikit-learn API，支持复杂机器学习模型的集成。用户可以进行有适应性的模块化因果建模，提供更准确的效果估计。该包还包括评估工具，用于诊断模型表现差异，适用于各种治疗策略和潜在结果预测。研究人员可以使用causallib从现实世界的观察性数据中推断干预措施的因果影响，适用于医疗和社会科学等领域。更多信息请访问causallib文档。

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介绍相关项目
causal-learn - 强大的Python因果发现工具包
GithubPython包causal-learn因果发现开源项目数据分析机器学习
causal-learn是一个开源的Python因果发现库，实现了多种经典和前沿的因果发现算法。它提供了基于约束、基于评分、基于函数因果模型等方法，以及独立性测试、评分函数等实用工具。该库文档完善，示例丰富，适用于研究人员和数据科学家进行因果关系分析和算法开发。causal-learn是Tetrad项目的Python版本和扩展，由CMU-CLeaR小组积极开发和维护，并提供了丰富的基准数据集供社区使用。
causalml - Python因果推断与提升建模库：causalml
CausalMLGithub个性化推荐因果推断开源项目机器学习营销优化
causalml是一个Python库，集成了机器学习算法用于提升建模和因果推断。它提供标准接口，支持从实验或观察数据中估计条件平均处理效应和个体处理效应。该库适用于广告定向优化和个性化推荐等场景，有助于提高营销效果。causalml实现了多种因果推断方法，并配有详细文档和示例，便于开发者学习和应用。
causality-lab - 开源因果发现和推理算法库
Github因果发现图结构学习开源项目神经网络算法统计测试
Causality Lab是一个开源的因果发现和推理算法库，包含多种先进算法如PC、RAI、FCI和ICD等。该项目提供了模拟数据生成、图形模型处理和性能评估工具，支持开发和测试新的因果结构学习算法。最新的CLEANN算法还可为预训练Transformer模型的输出生成因果解释，为因果推理研究提供了全面支持。
EconML - Python因果推断库 基于机器学习的异质性效应估计
EconMLGithubPython因果推断开源项目异质性处理效应机器学习
EconML是一个Python库,结合机器学习和计量经济学方法,用于从观测数据中估计异质性治疗效应。该库支持多种建模技术,可捕捉效应异质性并保持因果解释,同时提供置信区间。EconML基于标准Python数据科学生态系统构建,为复杂的因果推断问题提供统一的API和自动化解决方案。
tfcausalimpact - TensorFlow实现的因果影响分析库
CausalImpactGithubTensorFlow因果推断开源项目时间序列分析贝叶斯结构模型
tfcausalimpact是一个基于TensorFlow实现的因果影响分析库。该工具利用贝叶斯结构模型分析干预前后的数据，评估干预效果。支持Python 3.7-3.11，提供统计结果输出和可视化功能。通过变分推断和HMC两种拟合方法，在分析精度和计算性能间实现平衡。适用于研究人员和数据科学家进行因果推断分析，操作简便，功能强大。
causal-text-papers - 自然语言处理中的因果推断研究资源汇总
Github因果推断开源项目文本分析机器学习社会科学应用自然语言处理
该项目汇集了因果推断在自然语言处理领域的研究论文和代码资源。内容包括文本作为处理、中介、结果和混杂因素的应用,以及因果推断改进NLP任务的方法。此外还涵盖了语言学、营销等社会科学的具体案例。这一资源库为研究人员提供了深入了解因果推断在NLP中应用的机会。
trustworthyAI - 因果结构学习工具链与研究资源
GithubgCastle可信AI因果发现因果结构学习开源项目数据集
该项目提供了全面的因果学习和评估工具链。它包含gCastle工具箱、真实世界数据集、竞赛基线和最新研究成果。该项目涵盖基于梯度的因果发现算法、CausalVAE等实现，为研究人员和开发者提供了可信AI领域的学习和实践资源。
dowhy - 支持多种因果推理任务的Python库
DoWhyGithubPython库因果推理图形因果模型开源项目潜在结果
DoWhy是一个Python因果推理库，集成了图形因果模型和潜在结果框架。它提供统一接口支持因果效应估计、根因分析和反事实推理等多种任务。该库注重结果可解释性，并具有反驳和验证功能，增强了因果推理的稳健性。DoWhy适用于客户流失分析、营销效果评估和异常归因等多个领域。
fairlearn - AI系统公平性评估与缓解的Python工具
AI公平性FairlearnGithubPython包公平性算法公平性评估开源项目
Fairlearn是一个Python包，帮助开发者评估和缓解AI系统中的不公平问题。它提供缓解算法和模型评估指标，并附有Jupyter笔记本示例。Fairlearn侧重于群体公平性，评估并比较模型对不同群体的影响，提供多种解决不公平问题的策略，使用户在不同AI任务中找到最佳平衡。
statsmodels - Python统计建模和数据分析工具包
GithubPython包statsmodels开源项目数据分析时间序列分析统计模型
statsmodels是一个全面的Python统计建模库，提供多种统计方法和工具。包括线性回归、广义线性模型、时间序列分析、生存分析等功能。该项目文档完善，社区活跃，持续更新。适用于数据科学家和研究人员进行各类统计分析和建模任务，可处理从基础到高级的数据分析需求。
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