很多時候,我們必須可視化數據在實體之間的流動方式。 例如,讓我們以居民如何從英國境內的一個國家遷移到另一個國家為例。
平均因果效應 (ATE)、條件平均因果效應 (CATE)、對受測組的平均應果效應 (ATT) 和對控制組的平均因果效果 (ATC),是因果推論分析的常用概念。 理解這些概念對於正確解釋因果推理結果至關重要。
本章節,筆者將帶各位使用DoWhy框架,進行因果推斷。使用的數據是來自github。
你相信存在平行宇宙嗎? 根據這個理論,每當你做出不同的選擇時,都會在另一個平行宇宙中產生不同的結果。但你是否知道,因果推論可以幫助我們探索這個神秘的平行宇宙。
「因果推斷」(causal inference)是基於觀察數據進行反事實估計,分析干預與結果之間的因果關係的一門科學。雖然在因果推斷領域已經有許多的框架與方法,但大部分方法缺乏穩定的實現。 DoWhy 是微軟發布的一個用於進行因果推斷的 Python 套件,其特點在於:
延續上一篇文章,筆者將透過現實生活中的案例,跑一次DiCE 反事實解釋。
我們經常遇到排名,還有比較數據不同變量之間關係等場景。
同一項排名或許可以用柱狀圖,但是如何體現排名的波動呢?除了折線圖之外,還有沒有別的選擇?
如題,本章節將補充在上一篇文章沒提到的內容,同時,分享筆者在實作時,遇到的問題,以及如何解決。