CausalDiscoveryToolbox:用于在图形和成对设置中进行因果推断的程序包。 包括用于图形结构恢复和依赖性的工具 源码
因果发现工具箱是一个用于在图形中以及在Python> = 3.5的成对设置中进行因果推断的程序包。 包括用于图形结构恢复和依赖性的工具。 该软件包基于Numpy,Scikit-learn,Pytorch和R。 它主要基于观察数据,实现了许多用于图结构恢复的算法(包括来自bnlearn , pcalg包的算法)。 使用pip安装它:(请参阅下面的安装详细信息) pip install cdt Docker镜像 Docker映像可用,包括所有依赖项和启用的功能: 科 主 开发者 Python 3.6-CPU Python 3.6-GPU 安装 这些软件包需要python版本> = 3.5,
文件列表
CausalDiscoveryToolbox:用于在图形和成对设置中进行因果推断的程序包。 包括用于图形结构恢复和依赖性的工具
(预估有个344文件)
Dockerfile-env-1.1
276B
goldstandard_insilico100_multifactorial_3.csv
2KB
goldstandard_insilico100_multifactorial_4.csv
2KB
Tuebingen_pairs.csv
1.95MB
goldstandard_insilico100_multifactorial_5.csv
1KB
goldstandard_insilico100_multifactorial_2.csv
2KB
cyto_full_data.csv
418KB
goldstandard_insilico100_multifactorial_1.csv
1KB
Example_graph_confounders_numdata.csv
182KB
graph_poly_target.csv
2KB
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