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『qiita.com』

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  • 機械学習を用いた因果推論(因果推論手法の整理) - Qiita

    5 users

    qiita.com/kumalpha

    Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 機械学習を用いた因果推論 近年盛んにおこなわれている機械学習の手法を用いた因果推論についていつ利用するかの大まかな理解とメモ(備忘録) 基本的には現在の因果推論手法のフローチャート的まとめ はじめに 因果推論とは、結果に対する原因を答えることを目的とした一連の統計的手法である。一般に回帰分析などの統計的アプローチでは、Xの変化がYの変化とどのように関連しているかを定量化することに重きをおいている。一方で統計的因果推論は、Xの変化がYの変化を引き起こすかどうかを判断し、この因果関係を定量化することに重きをおいている。近年盛んである機械学習

    • テクノロジー
    • 2021/01/16 18:39
    • machinelearning
    • study
    • 時系列分析における因果推定(主にConvergent Cross Mapping) - Qiita

      3 users

      qiita.com/kumalpha

      CCMの流れ 手順は以下。 埋め込み: 時系列を空間内に反映 Cross Mapping: 2つの時系列の埋め込みで得た図形を参照して類推 埋め込み(Embedding) 力学系のある変数の動態は、過去の他の変数の動態の情報も含まれる。そこで、ある1つの変数の時間遅れベクトルを座標にプロットする(埋め込み)ことで、全ての動態を用いたアトラクタ(時間発展が落ち着いた状態)と1対1対応し、各点の相対的な位置関係が同等のアトラクタを再構成することが可能になる(Takensの定理)。 因果関係を推定したい2つの時系列$ (X={X_1,...,X_T} $, $ Y={Y_1,...,Y_T}) $から、埋め込みにより2つのアトラクタ$ (M_X, M_Y) $を描く。このとき、アトラクタを描く空間の次元を「埋め込み次元(Embedding Dimension, Eと表記)」という。 Xからアトラ

      • テクノロジー
      • 2020/05/19 17:05
      • 統計
      • 機械学習を用いた因果推論(因果推論手法の整理) - Qiita

        10 users

        qiita.com/kumalpha

        Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 機械学習を用いた因果推論 近年盛んにおこなわれている機械学習の手法を用いた因果推論についていつ利用するかの大まかな理解とメモ(備忘録) 基本的には現在の因果推論手法のフローチャート的まとめ はじめに 因果推論とは、結果に対する原因を答えることを目的とした一連の統計的手法である。一般に回帰分析などの統計的アプローチでは、Xの変化がYの変化とどのように関連しているかを定量化することに重きをおいている。一方で統計的因果推論は、Xの変化がYの変化を引き起こすかどうかを判断し、この因果関係を定量化することに重きをおいている。近年盛んである機械学習

        • テクノロジー
        • 2020/05/17 00:00
        • 機械学習
        • techfeed
        • あとで読む
        • python
        • PythonでDirectLiNGAM - Qiita

          3 users

          qiita.com/kumalpha

          PythonでDirectLiNGAM(with bootstrapping) メモ&備忘録 目次 ◆はじめに ◆環境 ◆手順 ◆3変数編 --準備 --データ生成 --ブートストラップ --向きの確認 --DAGの確認 ◆7変数編 --準備 --データ生成 --ブートストラップ --向きの確認 --DAGの確認 ◆参照 はじめに 前回実装したlingamパッケージを用いて、シミュレーションデータを推定してみた。 PythonでLiNGAM https://qiita.com/kumalpha/items/f05bd031cf9daac464a0 環境 OS: Mojave (version; 10.14.6) Python: 3.7.6 JupyterLab: 1.2.6 手順 準備 データ生成 ブートストラップ 向きの確認 DAGの確認 3変数編 準備 # DirectLiNGAM #

          • テクノロジー
          • 2020/05/13 12:08
          • data
          • tutorial
          • python

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