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#causal-machine-learning

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2 条记录

标签为“causal-machine-learning”按健康指数排序

PyPI

92优秀健康指数

DoWhy is a Python library for causal inference that supports explicit modeling and testing of causal assumptions. DoWhy is based on a unified language for causal inference, combining causal graphical models and potential outcomes frameworks.

Python★ 8,317↓ 161.1K/月2026年9月17日

MIT2026年9月17日 · 指标 2.10.0

PyPI · crates.io

75良好健康指数

iridae-dev/antecedent

Antecedent is a typed causal-analysis compiler whose output is a qualified scientific claim. It keeps identification, structural uncertainty, empirical support, statistical uncertainty, assumptions, implementation evidence and provenance separate and machine-checkable all the way through execution and serialization.

Rust · Python★ 3↓ 10K/月2026年10月11日

Apache-2.02026年10月11日 · 指标 2.10.0