causalml
Modélisation uplift et inférence causale avec des algorithmes d'apprentissage automatique
Estimez les effets de différentes actions sur les résultats en utilisant des méthodes d'apprentissage automatique pour une meilleure prise de décision dans les campagnes.
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 momentModélisation uplift et inférence causale avec des algorithmes d'apprentissage automatique
causalml compte 5.9k étoiles sur GitHub. Il a été forké 867 fois. causalml est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2019. Ses principaux thèmes sont : causal-inference, incubation, machine-learning, uplift-modeling.
Qu'est-ce que causalml ?
Modélisation uplift et inférence causale avec des algorithmes d'apprentissage automatique
causalml est-il open source ?
causalml est un projet open source.
causalml est-il gratuit ?
Oui. causalml est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Dans quel langage causalml est-il écrit ?
causalml 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/uber-causalml.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.