causal-inference

DoWhyは、因果推論のためのPythonライブラリであり、因果的仮定の明示的なモデリングとテストをサポートしています。DoWhyは、因果グラフモデルと潜在的アウトカムフレームワークを組み合わせた、統一された因果推論言語に基づいています。

機械学習アルゴリズムを用いたアップリフトモデリングと因果推論

ALICE (Automated Learning and Intelligence for Causation and Economics) は、人工知能の概念を経済的意思決定に応用することを目的とした Microsoft Research のプロジェクトです。その目標の一つは、最先端の機械学習技術と計量経済学を組み合わせたツールキットを構築し、複雑な因果推論問題に自動化をもたらすことです。現在、ALICE Python SDK (e

次世代の自動データ探索的分析および可視化プラットフォーム。

Coz: 因果プロファイリング

勇敢で真実な者のための因果推論。効果推定と因果関係を学ぶための、ユーモアがありつつも厳密なアプローチ。

因果推論および確率的推論のためのPythonツールキット

データから因果関係を学習するためのアルゴリズムインデックス

データサイエンティストが相関関係の観察ではなく因果関係を推論するのを支援するPythonライブラリ

推薦、広告、検索分野における業界の古典および最先端の論文集

Pythonによる因果探索。データからの因果関係の学習

LaTeX/Beamer + Rを使用する研究者向けのフォーク用Claude Codeテンプレート。マルチエージェントレビュー、品質ゲート、敵対的QA、再現プロトコルを搭載。

グラフおよびペアワイズ設定における因果推論パッケージ。グラフ構造の復元や依存関係のためのツールを含む

因果推論に関するライブラリ、リソース、アプリケーションの厳選されたリスト。

準実験的設定における因果推論のためのPythonパッケージ

信頼できるAI関連プロジェクト

一般化ランダムフォレスト

AER、QJE、Nature、Cell、管理世界、経済研究など、主要な学術誌を網羅したClaude Code/Codexスキルパック（200誌以上） - 論文掲載への近道

『Causal Inference for the Brave and True』の中国語翻訳版。すべてのコードは Python をベースにしており、計量経済学、定量社会学、政策評価などの分野に適しています。原著者: Matheus Facure

オープンソースのネットワーク管理、監視、ITOM、およびセキュリティ分析

モジュール式の因果推論分析およびモデル評価のための Python パッケージ

DoubleML - Python による二重機械学習（Double Machine Learning）

GoogleのRパッケージに基づくPython Causal Impactの実装。TensorFlow Probabilityを使用して構築されています。

経済学の研究、教育、政策分析のためのAIツール、ライブラリ、リソースのキュレーションリスト。OpenEconチームによって維持されています。

LiNGAM に基づく因果探索用の Python パッケージ