ibm haifa研究实验室的因果推理工具库
causallib的Python项目详细描述
IBM因果推理库
用于因果关系计算推断的python包。
说明
因果推理分析可以估计干预的效果 关于观测数据的一些结果。 它处理这些数据固有的选择偏差。
这个python包允许创建模块化的因果推理模型 在内部使用机器学习模式， 并能估计个体或平均结果给予干预。 该包还提供了评估 机器学习模型及其预测。
机器学习模型必须符合scikit learn的api
包含fit()和predict()函数。
分类模型还必须实现predict_proba()。
安装
pip install causallib
用法
通常，包是使用名称causallib导入的。
例如，使用
fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromcausallib.estimationimportIPWipw=IPW(LogisticRegression())
全面的jupyter笔记本示例可以在examples directory中找到。
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