【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(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