機械学習を用いた因果推論のための最新 Python パッケージ "CausalML" の紹介 - YuRAN-HIKO
はじめに CausalML とは 現在 CausalML で提供されているもの CausalMLがどういう分野で適用可能か Targeting Optimization Causal Impact Analysis Personalization おわりに 統計的因果推論の関連記事 はじめに 本記事は H. Chen et al. (2020), "CausalML: Python Package for Causal Machine Learning" の紹介記事です。 上記 Chen et al.(2020) は目下研究分野としてもアツい、機械学習を用いた因果推論手法を提供する CausalML という最新の Python パッケージの紹介になっています。この CausalML は Uber Technology のメンバーが開発したパッケージで、著者らは同社のメンバーです。Uplif
機械学習を用いた要因分析 - 理論編 Part 1
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統計的因果推論のためのPythonライブラリDoWhyについて解説：なにができて、なにに注意すべきか - Unboundedly
機械学習など主に予測を目的とした統計手法に強いイメージのPythonでしたが、統計的因果推論を行うためのライブラリ、“DoWhy”がついにリリースされました。 DoWhy | Making causal inference easy — DoWhy | Making Causal Inference Easy documentation これまで因果推論があまり浸透してこなかった*1データサイエンス界に新しい風が吹くのではと期待が高まります。 一方でこのパッケージが何を可能にし、逆に何ができないのかを理解しなければ、雑なデータ分析が増えて逆に有害なのではと思い、今回ブログを書くことにしました。 先に言っておくと、私自身はPythonをメインに使っているわけではありません（使ったことはあるので一応コードを読んで何が起こっているかくらいはわかります）。したがって本記事の目的は、DoWhyライブ
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