論文の概要: DoWhy-GCM: An extension of DoWhy for causal inference in graphical causal models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06821v1
• Date: Tue, 14 Jun 2022 13:13:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-15 14:13:39.388340
• Title: DoWhy-GCM: An extension of DoWhy for causal inference in graphical causal models
• Title（参考訳）: DoWhy-GCM:図形因果モデルにおける因果推論のためのDoWhyの拡張
• Authors: Patrick Bl\"obaum, Peter G\"otz, Kailash Budhathoki, Atalanti A. Mastakouri, Dominik Janzing
• Abstract要約: 我々は、グラフィカル因果モデルを利用するDoWhy Pythonライブラリの拡張であるDoWhy-GCMを紹介する。 ユーザーは、外れ値の根本原因の特定や分布の変化など、幅広い因果関係の質問をすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.766851283943437
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce DoWhy-GCM, an extension of the DoWhy Python library, that leverages graphical causal models. Unlike existing causality libraries, which mainly focus on effect estimation questions, with DoWhy-GCM, users can ask a wide range of additional causal questions, such as identifying the root causes of outliers and distributional changes, causal structure learning, attributing causal influences, and diagnosis of causal structures. To this end, DoWhy-GCM users first model cause-effect relations between variables in a system under study through a graphical causal model, fit the causal mechanisms of variables next, and then ask the causal question. All these steps take only a few lines of code in DoWhy-GCM. The library is available at https://github.com/py-why/dowhy.
• Abstract（参考訳）: 我々は,dowhy pythonライブラリの拡張であるdowhy-gcmを紹介する。 dowhy-gcmで主に効果推定問題に焦点を当てている既存の因果関係ライブラリとは異なり、ユーザは、異常値と分布変化の根本原因の特定、因果構造学習、因果影響の帰属、因果構造の診断など、幅広い追加因果関係質問をすることができる。 この目的のために、DoWhy-GCMユーザーはまず、グラフィカル因果モデルを通して研究中のシステムの変数間の因果関係をモデル化し、次に変数の因果関係に適合させ、因果関係を問う。 これらのステップはすべてdowhy-gcmで数行のコードに過ぎません。 ライブラリはhttps://github.com/py-why/dowhyで入手できる。

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