Fugu-MT 論文翻訳(概要): CausalML: Python Package for Causal Machine Learning

論文の概要: CausalML: Python Package for Causal Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11631v2
Date: Mon, 2 Mar 2020 18:34:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-28 21:18:45.030741
Title: CausalML: Python Package for Causal Machine Learning
Title（参考訳）: CausalML: Causal Machine Learning用のPythonパッケージ
Authors: Huigang Chen, Totte Harinen, Jeong-Yoon Lee, Mike Yung, Zhenyu Zhao
Abstract要約: CausalMLは因果推論と機械学習に関連するアルゴリズムのPython実装である。本稿では,このパッケージのコンセプト,スコープ,ユースケースを紹介する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2604162926795737
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: CausalML is a Python implementation of algorithms related to causal inference and machine learning. Algorithms combining causal inference and machine learning have been a trending topic in recent years. This package tries to bridge the gap between theoretical work on methodology and practical applications by making a collection of methods in this field available in Python. This paper introduces the key concepts, scope, and use cases of this package.
Abstract（参考訳）: CausalMLは因果推論と機械学習に関連するアルゴリズムのPython実装である。近年,因果推論と機械学習を組み合わせたアルゴリズムがトレンドとなっている。このパッケージは、Pythonでこの分野のメソッドのコレクションを作成することによって、方法論と実践的アプリケーションに関する理論的作業のギャップを埋めようとしている。本稿では,このパッケージのキーコンセプト,スコープ,ユースケースを紹介する。

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