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欢迎来到 causal-learn 的文档!

causal-learn 是 Tetrad Java 代码的 Python 翻译和扩展。它提供了最新的因果发现方法的实现以及简单且直观的 API。

注意

本项目正在积极开发中。源代码请参考我们的GitHub 仓库。

目录

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    • 运行示例
    • 基准测试
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  • 搜索方法
    • 基于约束的因果发现方法
      • PC
      • FCI
      • CD-NOD
    • 基于评分的因果发现方法
      • 使用 BIC 评分或泛化评分的 GES
      • 精确搜索
    • 基于约束函数因果模型的因果发现方法
      • 基于 LiNGAM 的方法
      • 后非线性因果模型
      • 加性噪声模型
    • 隐藏因果表示学习
      • 基于泛化独立噪声 (GIN) 条件的方法
    • 基于置换的因果发现方法
      • GRaSP
      • BOSS
    • 格兰杰因果关系
      • 线性格兰杰因果关系
  • (条件)独立性检验
    • Fisher-z 检验
    • 缺失值 Fisher-z 检验
    • 卡方检验
    • 基于核的条件独立性 (KCI) 检验和独立性检验
    • G-Square 检验
  • 评分函数
    • BIC 评分
    • BDeu 评分
    • 使用交叉验证的泛化评分
    • 使用边际似然的泛化评分
  • 工具集
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    • 评估
    • 数据集
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