causal-models
Dépôts open source suivis étiquetés causal-models, triés par étoiles.
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Dépôts créés au cours des 90 derniers jours et étiquetés causal-models.
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DoWhy est une bibliothèque Python pour l'inférence causale qui prend en charge la modélisation et le test explicites des hypothèses causales. DoWhy repose sur un langage unifié pour l'inférence causale, combinant modèles graphiques causaux et cadres de résultats potentiels.
★ 8 297+14Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #2★ 3 323+5Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
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Bibliothèque Python aidant les data scientists à déduire la causalité plutôt qu'à observer la corrélation.
★ 2 477+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #4
Package pour l'inférence causale dans les graphes et les environnements par paires. Inclut des outils pour la récupération de la structure des graphes et des dépendances.
★ 1 237+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #5
Un package Python pour l'analyse modulaire d'inférence causale et l'évaluation de modèles.
★ 835+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #6
Paquet Python pour la découverte causale par l'apprentissage de la structure graphique des réseaux bayésiens. Apprentissage de structure, apprentissage de paramètres, inférences, méthodes d'échantillonnage.
★ 644+4Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #7★ 505+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
