dowhy
DoWhy est une bibliothèque Python pour l'inférence causale qui prend en charge la modélisation explicite et le test des hypothèses causales. DoWhy est basé sur un langage unifié pour l'inférence causale, combinant des modèles graphiques causaux et des cadres de résultats potentiels.
Modélisez et testez les relations de cause à effet dans vos données avec une bibliothèque Python.
Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.
Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.
Gratuit · sans carte · désinscription à tout momentDoWhy est une bibliothèque Python pour l'inférence causale qui prend en charge la modélisation explicite et le test des hypothèses causales. DoWhy est basé sur un langage unifié pour l'inférence causale, combinant des modèles graphiques causaux et des cadres de résultats potentiels.
dowhy compte 8.2k étoiles sur GitHub. Il a été forké 1k fois. dowhy est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2018. dowhy est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : bayesian-networks, causal-inference, causal-machine-learning, causal-models.
Qu'est-ce que dowhy ?
DoWhy est une bibliothèque Python pour l'inférence causale qui prend en charge la modélisation explicite et le test des hypothèses causales. DoWhy est basé sur un langage unifié pour l'inférence causale, combinant des modèles graphiques causaux et des cadres de résultats potentiels.
dowhy est-il open source ?
dowhy est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.
dowhy est-il gratuit ?
Oui. dowhy est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Sous quelle licence est dowhy ?
dowhy est disponible sous licence MIT.
Dans quel langage dowhy est-il écrit ?
dowhy est écrit principalement en Python.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://opensourceai.tech/project/py-why-dowhy.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.