因果框架 HPCC系统因果关系框架目前正在开发中。 该存储库提供了一个Python模块，该模块实现了因果模型表示，验证，因果推理以及最终反事实推理的所有相关算法。 它具有综合的数据生成功能，可用于测试算法并针对各种情况探查其功能。 该存储库可用作独立的Python框架。 它还将用于为HPCC Systems超级计算集群上的并行因果框架提供本地处理。 有关因果关系，因果推断以及各种因果算法的详细信息，请参见下面的参考部分。 安装 先决条件 Python3 麻木 matplotlib 程序 克隆存储库 将您的存储库添加到pythonpath或在存储库中工作。 因果方法 cGraph.py （因果图）是系统的心脏。 它接受一个多元数据集以及一个因果模型（也称为路径图），该模型被认为与产生数据的因果过程相对应。 因果模型是有向无环图，它代表了因果过程的最佳假设，该假设是所提供数据集生成的基础。

因果关系审查 代码（python），图形和数据，用于评估双变量时间序列数据的因果关系指标的性能。 这篇评论是在Lungarella等人以前的工作之后进行的。 （2007）。 该评价中包括的方法是： 扩大的格兰杰因果关系（Chen et al。2004） 非线性格兰杰因果关系（Ancona et al。2004） 可预测性的提高（Feldmann和Bhattacharya 2004） 转移熵（直方图划分和Kraskov-Stögbauer-Grassberger估计）（Schreiber 2000，Kraskov et al。2004） 有效传递熵（直方图划分）（Marschinski和Kantz，2002年） 粗粒度的信息传递率（Palus等，2001） 相似指数（Arnhold等1999，Bhattacharya等2003） 收敛交叉映射（Sugihara et al.

因果关系的深度学习 建模功能的关系 学习图上的分布 表征是学习特征的丰富组成 潜在的因果变量 深度学习的因果关系 为什么DL有因果关系 DL中因果学习的基准 DL中因果学习的目标和架构 利用因果关系的概念来帮助DL

最近大多数机器学习都专注于纯预测性能，这是其实际成功背后的驱动力。因果关系的问题(理解预测为什么有效)在某种程度上被抛在了后面。这种模式非常重要，因为它可以帮助理解哪些基因导致了哪些疾病，哪些政策影响了哪些经济指标。 在因果关系领域，我们希望了解系统在干预(如基因敲除实验)下的反应。这些问题超出了统计上的依赖，因此不能用标准的回归或分类技术来回答。在本教程中，你将学习因果推理的有趣问题和该领域的最新发展。不需要事先了解因果关系。 第一部分: 我们介绍了结构性因果模型和正式的介入性分布。我们定义因果效应，并展示如何计算它们，如果因果结构是已知的。 第二部分: 我们提出了三种可以用来从数据中推断因果结构的想法:(1)发现数据中的(条件)独立性，(2)限制结构方程模型，(3)利用因果模型在不同环境中保持不变的事实。 第三部分:我们展示了因果概念如何在更经典的机器学习问题中使用。 第四部分: 机器学习的应用

格兰杰因果matlab代码样条-怪人因果关系 通过时间平滑来减少Granger因果分析中参数估计的过程。 如A过程中所述，使用条件Granger因果关系的修改版本来推断网络的代码，以通过时间平滑来提高Granger因果分析的能力。 必须按照以下方式执行： 巴尼特（Barnett，L.），塞斯（AK），2014年。 J.神经科学。 方法223，50-68。 doi：10.1016 / j.jneumeth.2013.10.018。 。 提供了三个示例仿真： 示例1）main_sim_1N_high_freq.m示例2）main_sim_1N_low_freq.m示例3）main_sim_9N.m 示例1和2分别拟合了一个由高频或低频控制的信号的模型。 示例3使网络适合于包含9个信号的多元系统。 要执行示例，请在MATLAB命令行中调用simualtion： >> main_sim_1N_high_freq

matlab代码影响格兰杰因果关系（维纳-格兰杰因果关系） 定义： 如果可以通过包括第二时间序列的过去信息来改善当前时间的第一时间序列的自回归预测，则可以说第二时间序列对第一时间序列具有因果关系。 在频域中，效应变量的总频谱功率被分解为其固有功率，Y的因果贡献以及总功率与固有功率之比表明存在因果影响。 总功率=内在功率+因果功率 历史： 1956年，诺伯特·维纳（Norbert Wiener）提出了这样一个概念：如果通过合并有关第一个变量的信息来提高预测第二个变量的能力，则可以将一个变量或时间序列称为因果关系。 Wiener，N.，1956年。预测理论。 在：贝肯巴赫。 E.（Ed。），工程师现代数学。 纽约麦格劳-希尔。 1969年，计量经济学家克莱夫·格兰杰（Clive Granger）在随机过程的线性自回归模型的背景下实现了这一想法。 Granger，CW（1969）。 通过计量经济学模型和互谱方法研究因果关系。**《计量经济学》：《计量经济学学会杂志》 **，424-438。 1982年4月，John Geweke开发了WGC的频谱分解，其中总时域WGC等于从零到奈奎斯特频率的

EconML：用于基于ML的异构处理效果估计的Python包 EconML是一个Python软件包，用于通过机器学习从观察数据中估计异构处理效果。 此软件包是作为Microsoft Research的一部分设计和构建的，目的是将最新的机器学习技术与计量经济学相结合，以使自动化解决复杂的因果推理问题。 EconML的承诺： 在计量经济学和机器学习的交集中实现文献中的最新技术 保持建模效果异质性的灵活性（通过诸如随机森林，增强，套索和神经网络之类的技术），同时保留对所学模型的因果解释，并经常提供有效的置信区间 使用统一的API 建立在用于机器学习和数据分析的标准Python软件包的基础上 机器学习的最大希望之一就是在众多领域中自动化决策。 许多数据驱动的个性化决策方案的核心是对异构处理效果的估计：对于具有特定特征集的样本，干预对感兴趣结果的因果关系是什么？ 简而言之，该工具包旨在测量某些治疗变量T对结果变量Y的因果效应，控制一组特征X, W以及该效应如何随X 。 所实施的方法甚至适用于观测（非实验或历史）数据集。 为了使估计结果具有因果关系，有些方法假定没有观察到的混杂因素（即， X,

Causality 是一款数据集因果分析工具。 安装 如果有 pip，只需运行： pip install causality 因果推论 因果关系模块将包含用于推断因果DAG的各种算法。

Causality - Models, Reasoning, and Inference (2e) - Pearl 扫描版

概率建模 推理。Judea Pearl的经典大作。