Raven’s Kingdom

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。

如題，本章節將補充在DiCE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。

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。

前言

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。

我想大家在研究因果推斷時，在google搜尋引擎key上關鍵字: causal inference Python package，出現了三個常見的結果，不外乎是DoWhy、EconML、CausalML，那這三個有何差異? 都是因果推斷的Python套件嗎? 還是其實不一樣?

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。

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。

前言

前言

筆者最近有在投資股票，於是我們這次就用股票來做資料處理吧!

三個函數的差別: