py-why/causal-learn

What it solves

Causal-learn은 인과 발견 플랫폼을 제공하여 사용자가 관측 데이터로부터 시스템의 인과 구조를 복원할 수 있도록 합니다. 이는 인과 관계를 결정하기 위해 비용이 많이 들거나 불가능한 개입 실험을 수행할 필요를 없애줍니다.

How it works

이 라이브러리는 제약 기반, 점수 기반, 순열 기반 방법뿐만 아니라 Granger causality 및 제약된 기능적 인과 모델에 기반한 방법을 포함하여 광범위한 인과 발견 알고리즘을 구현합니다. 또한 숨겨진 인과 표현 학습과 독립성 테스트, 점수 함수 및 그래프 작업을 위한 유틸리티 세트를 포함하여 사용자가 자신만의 맞춤형 방법을 구축할 수 있도록 돕습니다.

Who it’s for

데이터로부터 인과 그래프를 복원해야 하는 머신러닝 및 인과 관계 분야의 연구자와 개발자를 위해 설계되었습니다.

Highlights

• 고전적 및 최신 인과 발견 알고리즘을 모두 구현합니다.
• 구조 복원을 위한 증명 가능한 정확성 보장을 제공합니다.
• 독립성 테스트 및 그래프 평가를 위한 포괄적인 유틸리티 세트를 포함합니다.
• causallearn.com을 통해 온라인 에이전트 버전을 제공합니다.