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除夕年夜饭回来后特别累赶早下午又一路十公里跑回老家把明天要看的东西准备好然后糊完手头的日记本最后一页糊了一堆“烦”字准备封存起来找本新的软抄就睡觉了即兴又想翻翻之前的本子从十二年前开始初中狂妄羞耻的中二魂每天还都起个特别二的标题什么《闭关修炼黑色星期五双重创击XXX称霸扬州》《迈向破灭的镇魂曲—巅峰对决—败绩—病倒》《自陷—精神暗杀》到高中群雄并起画风一下子正常了许多再到刚入大学时的迷惘再后来事情都是现在记忆里的模样了。
本来今天还是很高兴的终于把破事摆平顺利回家。但到晚上突然很痛苦因为怎么都听不见回声我感觉是之前做的事逾矩了覆水难收到底还是让别人产生芥蒂了。害。 20240209
dowhy库构建因果图旨在简化因果推断的过程特别是针对那些希望从数据中估计因果效应的研究者。
开源地址https://github.com/py-why/dowhy
dowhy 是一个开源的 Python 库
图片
pip install dowhy
demo
# 加载数据
import numpy as np
import pandas as pd
from dowhy import CausalModel
import dowhy.datasets
rvar 1 if np.random.uniform() 0.5 else 0
data_dict dowhy.datasets.xy_dataset(10000, effectrvar, sd_error0.2)
df data_dict[df]# 现在你可以使用 DoWhy 定义因果模型。这涉及指定分析中的变量、治疗、结果和潜在的混杂因素。
model CausalModel(datadf,treatmentdata_dict[treatment_name],outcomedata_dict[outcome_name],common_causesdata_dict[common_causes_names])
model.view_model(layoutdot)参数说明
data包含所有相关数据的 DataFrame。这应该包括处理变量、结果变量、共同原因共变量、以及如果有的话工具变量。treatment指定作为处理干预的变量名。在因果推断中我们关心的是改变这个变量会如何影响结果变量。outcome指定结果变量的名称。这是我们想要了解其因果效应的变量。common_causes一个包含所有已知共同原因也称为共变量或混杂变量名称的列表。这些是既影响处理变量又影响结果变量的变量必须控制以避免偏差。instruments一个包含所有工具变量名称的列表如果有的话。工具变量是与处理变量相关但只通过它影响结果变量的变量常用于处理内生性问题。
输出结果 w 0 → T r e a t m e n t → O u t c o m e ← w 0 w_0 \rightarrow Treatment \rightarrow Outcome \leftarrow w_0 w0→Treatment→Outcome←w0
这是个典型的三角带混杂的因果图即 w 0 w_0 w0为混杂变量它既影响处理变量 T r e a t m e n t Treatment Treatment又影响结果变量 O u t c o m e Outcome Outcome
