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支持多种因果推理任务的Python库

DoWhy 因果推理 Python库图形因果模型潜在结果 Github 开源项目

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。

文档

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。

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。

causallib - 通过观察性数据的因果推断分析

GithubPython包causallib因果推断开源项目机器学习模型评估

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。

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。

whylogs - 开源数据日志库追踪分析数据变化与质量

GithubWhyLabswhylogs开源项目数据日志数据概要机器学习监控

whylogs是一款开源数据日志库，可生成数据集摘要(whylogs profiles)。它能追踪数据变化、设置约束条件、快速可视化关键统计信息。whylogs profiles具有高效、可定制、可合并的特点，支持多种数据类型。该库集成了AWS S3、Apache Airflow等工具，可用于数据漂移检测、质量验证和探索性分析等任务，为数据科学家和工程师提供有力支持。

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。

DiCE - 机器学习模型的多样性反事实解释方法

DiCEGithubPython反事实解释开源项目机器学习模型解释

DiCE提供机器学习模型的反事实（CF）解释，通过生成特征扰动版本帮助探索模型的假设情景。适用于财务、医疗、教育等领域，支持生成多样性和接近原始输入的解释。提供Python支持，随时可通过PyPI和Conda安装。其优化算法和简单约束功能确保对各种ML模型的广泛适应性。

deepdow - 融合深度学习的投资组合优化框架

GithubPython包开源项目投资组合优化权重分配梯度下降深度学习

deepdow是一个Python开源项目，致力于连接投资组合优化和深度学习。它通过构建完全可微分的层级管道，实现市场预测和优化问题设计的融合。该框架支持单次前向传递完成权重分配，集成可微凸优化技术，并提供多种数据加载策略。deepdow适用于CPU和GPU环境，为研究人员提供了灵活的实验平台。

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。

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。

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