开源项目推荐：awesome-causality-data

开源项目推荐：awesome-causality-data

awesome-causality-data A data index for learning causality. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-causality-data

1. 项目基础介绍

awesome-causality-data 是一个开源项目，旨在为学习因果推断提供丰富的数据集索引。该项目由研究者 Ruocheng Guo 创建并维护，它汇集了多个可用于因果学习的数据集，便于研究者和开发者进行因果效应的估计和学习。项目主要使用 Python 编程语言，并依赖于一些常见的 Python 数据处理库。

2. 核心功能

该项目的核心功能是收集和整理了多种类型的数据集，包括但不限于以下几类：

• 单因数据集：标准因果效应估计数据，每个实例格式为 (x, d, y)。
• 具有干扰或溢出效应的数据集：包含辅助网络信息的数据集，这些数据集考虑了个体间的相互作用。
• 工具变量数据集：每个实例格式为 (i, x, d, y) 的数据集，用于估计因果效应。
• 回归不连续设计数据集：用于研究因变量在某个阈值处的变化。
• 多因数据集：包含多个原因变量的数据集，用于学习因果关系。
• 因果发现数据集：用于区分因果关系的数据库，例如 Tübingen 因果对。

3. 最近更新的功能

项目最近更新的功能主要包含以下几个方面：

• 数据集的更新和增加：项目定期更新，增加新的数据集，以支持更广泛的研究需求。
• 改进数据集描述和元数据：为了提高数据集的可发现性和可用性，项目更新了数据集的描述和元数据。
• 用户文档和示例的完善：提供了更多关于如何使用这些数据集的文档和示例，帮助用户更快地上手。

该项目为因果推断领域的研究提供了极大的便利，是研究者和开发者不可多得的资源。

awesome-causality-data A data index for learning causality. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-causality-data