causallib:用于模块化因果推断分析和模型评估的Python软件包-源码

因果推论360 一个Python包，用于从观测数据推断因果关系。 描述 因果推论分析可以根据实际的非实验性观察数据估算干预对某些结果的因果效应。 该软件包在统一的scikit-learn启发式API下提供了一组因果方法。 它实现了允许插入任意复杂的机器学习模型的元算法。 这种模块化方法支持高度灵活的因果建模。 类似于拟合和预测的API使得可以训练一组示例并估计对另一组示例的影响（“袋外”），从而可以更“诚实”地进行1效果估计。 该软件包还包括一个评估套件。 由于大多数因果模型在内部利用机器学习模型，因此我们可以通过从因果角度重新解释已知的机器学习评估来诊断性能不佳的模型。 如果您在科学背景下使用它，请考虑引用 ： @article { causalevaluations , title = { An Evaluation Toolkit to Guide Model Selec