1 مستودع
Awesome GitHub RepositoriesMulti-Task Causal Lasso
L1-regularized multi-task linear models designed to handle bias in observational data.
Distinct from CTR Multi-Task Models: Combines multi-task learning with Lasso regularization specifically for causal inference, distinct from CTR-specific models.
Explore 1 awesome GitHub repository matching artificial intelligence & ml · Multi-Task Causal Lasso. Refine with filters or upvote what's useful.
Awesome Multi-Task Causal Lasso GitHub Repositories
اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- py-why/econml
py-why/EconML
4,683عرض على GitHubEconML هي مكتبة Python للاستدلال السببي مصممة لتقدير تأثيرات العلاج غير المتجانسة باستخدام مزيج من تعلم الآلة والاقتصاد القياسي. تعمل كمجموعة أدوات لحساب تأثيرات العلاج المتوسطة المشروطة لتحديد كيفية تأثير تدخلات معينة على الأفراد أو المجموعات الفرعية. يوفر المشروع إطار عمل لتعلم الآلة المزدوج وتعلم الآلة المتعامد لعزل الإشارات السببية من المربكات عالية الأبعاد. يتضمن المشروع تطبيقات متخصصة للغابات السببية ومتعلمي المتغيرات الآلية، مما يسمح باستعادة العلاقات السببية حتى في وجود مربكات غير ملاحظة. تغطي المكتبة مجموعة واسعة من الإمكانيات بما في ذلك التحقق من النموذج السببي من خلال اختبارات الدحض ومنحنيات المعايرة، وبناء سياسات علاج شخصية، وتحليل أنظمة العلاج الديناميكية. كما تدعم المكتبة الاستدلال الإحصائي لتحديد عدم اليقين وتفسير عدم تجانس التأثير باستخدام النماذج القائمة على الأشجار وقيم Shapley. يتم تنفيذ المشروع وتوضيحه بشكل أساسي من خلال دفاتر Jupyter.
Fits a multi-task linear model with L1 regularization and sample weights to handle biased observational data.
Jupyter Notebookcausal-inferencecausalityeconometrics
