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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06821v2
• Date: Thu, 6 Jun 2024 15:16:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-08 01:27:18.062522
• 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 Blöbaum, Peter Götz, Kailash Budhathoki, Atalanti A. Mastakouri, Dominik Janzing,
• Abstract要約: 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は、外れ値の根本原因を特定するなど、さまざまな因果クエリに対処する。 ユーザは典型的に因果関係を因果グラフで指定し、因果関係を適合させ、因果関係を判断する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.20295988020833
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present DoWhy-GCM, an extension of the DoWhy Python library, which leverages graphical causal models. Unlike existing causality libraries, which mainly focus on effect estimation, DoWhy-GCM addresses diverse causal queries, such as identifying the root causes of outliers and distributional changes, attributing causal influences to the data generating process of each node, or diagnosis of causal structures. With DoWhy-GCM, users typically specify cause-effect relations via a causal graph, fit causal mechanisms, and pose causal queries -- all with just a few lines of code. The general documentation is available at https://www.pywhy.org/dowhy and the DoWhy-GCM specific code at https://github.com/py-why/dowhy/tree/main/dowhy/gcm.
• Abstract（参考訳）: グラフィカル因果モデルを利用したDoWhy-GCMについて述べる。 効果推定に重点を置いている既存の因果関係ライブラリとは異なり、DoWhy-GCMは、外れ値の根本原因の特定や分布変化、各ノードのデータ生成プロセスへの因果影響、因果構造の診断など、様々な因果関係のクエリに対処する。 DoWhy-GCMでは、通常、ユーザは因果関係を因果グラフで指定し、因果関係を適合させ、因果関係を関連づける。 一般的なドキュメントはhttps://www.pywhy.org/dowhyで、DoWhy-GCM固有のコードはhttps://github.com/py-why/dowhy/tree/main/dowhy/gcmで入手できる。

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