![](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1c2d6128f7cdc729461462dc1e7e70c2d193280a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTcxNiZ0eHQ9JTQwWXV5YU9tb3JpJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzImdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1kYTlkMjk5MjBjMTQ2Y2I0M2RkZjRmMjIyYmJiYWMxNA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D266720d2f00a37022061c0a3c6471856)
エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
【因果探索・因果推論】DeepLearningを用いた因果探索(SAM)を実行 - Qiita
記事へのコメント1件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
【因果探索・因果推論】DeepLearningを用いた因果探索(SAM)を実行 - Qiita
最近、因果推論・因果探索について勉強したので、 DeepLearning・GANを使用した因果探索の手法であるSAM... 最近、因果推論・因果探索について勉強したので、 DeepLearning・GANを使用した因果探索の手法であるSAM(Structural Agnostic Modeling)[2018]のPython実装例を記載します。 最も有名であろうベイジアンネットワークについては別記事にて後日実装例を公開してみたいと思います。 本記事はSAMのみになります。 データはTitanicデータを使用しました。 目次 ゴール 因果関係とは SAMとは 実装例 コードとデータのダウンロード 環境準備 コード実行 最後に 1. ゴール ゴールは下図のように、データから因果関係の有無・方向性を算出することです。 これを因果探索と呼びます。 一方、これらの因果関係(矢印)の大きさを推定することを因果推論と呼びます。 2. 因果関係とは そもそも、因果関係とは何かを簡単に説明します。 「ある変数Xを大きくしたらある