因果推断
目录
前言
因果推断是一种基于反事实框架与干预思想，通过区分相关性与因果性来估计变量间真实因果效应的统计学习方法。
软件
DoWhy
DoWhy是一个基于因果图模型的因果推断框架，通过“建模—识别—估计—反驳”四步流程实现因果效应估计与稳健性验证。
EconML
EconML是一个面向高维数据的因果机器学习工具库，集成了双重机器学习、因果森林和异质性处理效应估计等方法，用于精确刻画个体化因果效应。
causal-learn
causal-learn是一个因果结构学习工具包，提供PC、FCI、GES、NOTEARS等算法，用于从观测数据中自动学习因果图结构与变量依赖关系。