DoWhy：因果推断的Python库

DoWhy：因果推断的Python库

dowhy DoWhy is a Python library for causal inference that supports explicit modeling and testing of causal assumptions. DoWhy is based on a unified language for causal inference, combining causal graphical models and potential outcomes frameworks. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/do/dowhy

基础介绍

DoWhy 是一个开源的 Python 库，专注于因果推断领域。它提供了统一的接口，帮助用户进行因果推理，并支持各种因果任务。该项目使用的主要编程语言是 Python，兼容 Python 3.8 及以上版本。

核心功能

DoWhy 的核心功能包括但不限于以下几方面：

• 效应估计（Effect Estimation）：包括识别、平均因果效应、条件平均因果效应、工具变量等。
• 量化因果影响（Quantify Causal Influences）：进行中介分析、直接箭头强度、内在因果影响等。
• 假设测试（Hypothesis Testing）：通过其反证和证伪 API 测试任何估计方法的因果假设，从而使得推断更加健壮。
• 根因分析和解释（Root Cause Analysis and Explanations）：归因异常到其原因、找到分布变化的原因、估计特征相关性等。
• 反事实分析（Counterfactuals）：生成干预分布的样本、估计反事实情景。

最近更新的功能

根据项目最近的更新，以下是一些新增或改进的功能：

• 改进了因果图的输入和输出，使得图形表示更加直观。
• 增加了对新的统计方法和算法的支持，以进行更精确的效应估计。
• 引入了更多样化的数据集和案例，以帮助用户更好地理解和应用因果推断。
• 优化了文档和示例，使得新手更容易上手和理解项目的使用方法。

DoWhy 项目的目标是让因果推断更加易于访问和实施，无论用户是专家还是初学者。通过持续更新和社区支持，DoWhy 正在成为因果推断领域的重要工具之一。

dowhy DoWhy is a Python library for causal inference that supports explicit modeling and testing of causal assumptions. DoWhy is based on a unified language for causal inference, combining causal graphical models and potential outcomes frameworks. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/do/dowhy