py-why/causal-learn
Causal Discovery in Python. Learning causality from data.
What it solves
Causal-learn 提供了一個因果發現的平台，允許用戶從觀測數據中恢復系統的因果結構。它消除了對昂貴或不可能進行的干預實驗來確定因果關係的需求。
How it works
該庫實現了廣泛的因果發現算法，包括基於約束的、基於分數的、以及基於排列的算法，以及 Granger causality 和基於約束功能因果模型的算法。它還包括隱藏因果表示學習，以及一套用於獨立性測試、分數函數和圖操作的工具集，以幫助用戶構建自己的自定義方法。
Who it’s for
它是為在機器學習和因果關係研究領域工作的研究人員和開發人員設計的，他們需要從數據中恢復因果圖。
Highlights
- Implements both classical and state-of-the-art causal discovery algorithms.
- Provides provable correctness guarantees for structure recovery.
- Includes a comprehensive set of utilities for independence tests and graph evaluations.
- Offers an online agentic version via causallearn.com.
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