Chapter 0. Causal Inference 라이브러리 정리

안녕하세요, 가짜연구소 Causal Inference 팀입니다.

 

본격적으로 Causal Inference 챕터 공부에 앞서, 학습에 필요한 Library와 튜토리얼을 정리해보았습니다.

 

앞으로 Causal Inference 관련된 패키지를 꾸준히 추가할 예정이니, 혹시나 해당 페이지에

 

정리되지 않은 라이브러리는 댓글로 달아주시면 감사하겠습니다~!  (Update 22.06.18)

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순서	언어	라이브러리 명	설명 & 링크
1	Python	causality	Python Causality 라이브러리 (Observational Datasets 기반)  ◦ Github 링크
2	Python	Microsoft - DoWhy	Causal Inference End-to-End 라이브러리 (4단계로 구성)  ◦ Github 링크  / Dowhy 설명자료
3	Python	Microsoft - EconML	Heterogeneous treatment effects 추정 라이브러리  ◦ Github 링크
4	Python	Uber - CausalML	Uplift Modeling & ML과 함께 사용할 수 있는 라이브러리   ◦ Github 링크
5	Python	sensemakr	Python Sensitivity Analysis 라이브러리  ◦ 설명 링크
6	Python	cdt	Causal Discovery 라이브러리 (PC, Skeleton)  ◦ Github 링크
7	R	Google - CausalImpact	Google에서 베이지안 Time Series 모델을 사용한 R 기반 라이브러리  ◦ Github 링크
8	R	Dagitty	DAG 시각화 및 모델링 라이브러리  ◦ Github 링크 / 시각화 연습
9	R	bnlearn	DAG 베이지안 네트워크 모델링 라이브러리  ◦ Github 링크 / 관련 논문 및 코드 소개
10	R	sensemakr / tipr	R Sensitivity Analysis 라이브러리  ◦ sensemakr 설명 링크 / tipr Github 링크
11	R	Matchlt	Matching (PSM)라이브러리  ◦ Github 링크
12	공통	causaldata	Causal inference 책에 있는 데이터를 불러오는 라이브러리  ◦ Github 링크
13	R	tlverse	causal data science with the tlverse software ecosystem https://tlverse.org/tlverse-handbook/

 

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Causal Inference 라이브러리와 튜토리얼에 대한 정리는

가짜연구소 Causal Inference 노션 페이지에서도 확인하실 수 있습니다.