論文の概要: Causal-learn: Causal Discovery in Python

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16405v1
• Date: Mon, 31 Jul 2023 05:00:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 15:49:53.568775
• Title: Causal-learn: Causal Discovery in Python
• Title（参考訳）: Causal-learn: PythonのCausal Discovery
• Authors: Yujia Zheng, Biwei Huang, Wei Chen, Joseph Ramsey, Mingming Gong, Ruichu Cai, Shohei Shimizu, Peter Spirtes, Kun Zhang
• Abstract要約: 因果発見は、観測データから因果関係を明らかにすることを目的としている。 $textitcausal-learn$は因果発見のためのオープンソースのPythonライブラリである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.17423883919072
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Causal discovery aims at revealing causal relations from observational data, which is a fundamental task in science and engineering. We describe $\textit{causal-learn}$, an open-source Python library for causal discovery. This library focuses on bringing a comprehensive collection of causal discovery methods to both practitioners and researchers. It provides easy-to-use APIs for non-specialists, modular building blocks for developers, detailed documentation for learners, and comprehensive methods for all. Different from previous packages in R or Java, $\textit{causal-learn}$ is fully developed in Python, which could be more in tune with the recent preference shift in programming languages within related communities. The library is available at https://github.com/py-why/causal-learn.
• Abstract（参考訳）: 因果発見は、科学と工学の基本的なタスクである観測データから因果関係を明らかにすることを目的としている。 因果発見のためのオープンソースのpythonライブラリである$\textit{causal-learn}$について説明する。 このライブラリは、実践者と研究者の両方に因果発見方法の包括的なコレクションを提供することに焦点を当てている。 非専門家向けの使いやすいapi、開発者のためのモジュール化されたビルディングブロック、学習者向けの詳細なドキュメント、そしてすべての包括的なメソッドを提供する。 RやJavaの以前のパッケージとは異なり、$\textit{causal-learn}$はPythonで完全に開発されている。 このライブラリはhttps://github.com/py-why/causal-learnで入手できる。

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