Полное объяснение предварительной корректировки причинно-следственного вывода с примерами, включая весь исходный код Python. Цель К концу этой статьи вы поймете магию предварительной корректировки причинно-следственного вывода, которая может рассчитать влияние события на результат, даже если есть другие факторы, влияющие на оба, которые не измерены или даже неизвестны, и у вас будет полный доступ к весь код Python. Я обыскал Интернет и множество книг, пытаясь найти полностью..

Во время написания этого поста он развивался намного дольше, чем ожидалось, поэтому я разделил его на две части. Первая часть содержит теоретическую основу/краткое изложение книги Книга Почему Джудеи Перл, тогда как вторая часть имеет небольшое приложение с использованием пакета DoWhy Python. Под влиянием утверждения «Корреляция — это не причинность», которое мы все слышали во время учебы в университете, в течение последнего месяца я прочитал книгу «Книга почему» Джуди Перл. В этой..

Прямое объяснение того, как построить сквозную модель причинно-следственной связи в Python. Фон Я впервые заинтересовался причинно-следственными связями, когда закончил коммерческий проект по классификации машинного обучения, и первое, что клиенты спросили после презентации, было… «Почему это происходит и каковы основные причины?» Моя первая попытка заключалась в искусственном изменении входных данных для модели классификации, но это не сработало. Затем я прошерстил Google,..