因果科学算法、框架、数据集汇总
导语
本文收集了相关的概率编程框架、工具包、数据集及基准,并依此进行分类。特别感谢因果社区成员闫和东的梳理和总结,感谢龚鹤扬、张天健、李奉治、段月然、孙钦贵参与讨论和贡献,我们后续会对相应的算法做更详细的介绍和说明,请对相关内容感兴趣的同学或者老师加入因果社区,一起贡献!
1. 简介
1. 简介
因果科学的工作大致可以分为基础因果假设及框架(fundamental causal assumption and framework)、因果学习(causal learning)、因果推断(causal reasoning/inference)和应用系统,其中因果学习又可以分为因果结构学习(causal discovery/causal structure learning)和因果表示学习(causal representation learning)。
本文收集了相关的概率编程框架、工具包、数据集及基准,并依此进行分类。
2. 概率编程框架
2. 概率编程框架
相关链接:
pyro:
pymc3:
pgmpy:
pomegranate:
https://github.com/jmschrei/pomegranate
3. 工具包
3. 工具包
相关链接:
TETRAD:
CausalDiscoveryToolbox:
https://github.com/FenTechSolutions/CausalDiscoveryToolbox
gCastle:
tigramite:
Ananke:
EconML:
dowhy:
causalml:
WhyNot:
CausalImpact:
Causal-Curve:
grf:
dosearch:
causalnex:
https://github.com/quantumblacklabs/causalnex
4. 数据集或基准
4. 数据集或基准
相关链接:
MIMIC II/III Data:
https://archive.physionet.org/mimic2/
Advertisement Data:
Geo experiment data:
Economic data for Spanish regions:
California’s Tobacco Control Program:
Air Quality Data:
Monetary Policy Data:
JustCause:
Causeme:
因果发现数据集
参考综述文献:https://arxiv.org/abs/2102.05829
真实数据集:US Manufacturing Growth Data,Diabetes Dataset,Temperature Ozone Data,OHDNOAA Dataset ,Neural activity Dataset,Human Motion Capture,Traffic Prediction Dataset,Stock Indices Data
合成数据集:Confounding/ Common-cause Models,Non-Linear Models,Dynamic Models, Chaotic Models
5. 其他相关链接或参考
5. 其他相关链接或参考
郭若城:
https://github.com/rguo12/awesome-causality-algorithms
欢迎加入因果科学社区
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