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因果推論の手法(Pearl流の視点)と因果探索

    ここでは特にPearl流的な視点での記事などを整理していく。また実務で論点になる因果探索についても追記する。もちろん今後も良い記事があったら追記していく。
    なお因果推論の全体に関しては以下で整理している。

    僕自身はベイジアンネットワークとか構造方程式モデリングとか、いわゆるPearl流の考え方から入った。それはコンサルティングサービスとしては因果の構造を可視化しながら顧客と議論していくのはとても効果的だったから。
    その観点でのサーベイはこの2つが直感的には良い。

    もうちょっとテクニカルに詳しく書いてるのは以下。なお、因果探索/構造推定は、因果推論/パラメータ推定とは分けて考えるべきで、何かしら別のページを立てるなど対応できればと考えています。

    ベイジアンネットワークとか意思決定理論的なのはこちらにある。

    因果探索

    についても、これ教科書だろというのがarxivにあった。英語なのを気にしなければ、これでいい

    上記を補える日本語の記事としては、データ駆動による因果仮説探索 - Speaker Deckとか以下がある。

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    仕切り直しで収集情報の整理から|くすぐったがり|note

     
     
     
    データ利活用まわりでサービス企画してるチーフなんたらサイエンティスト。なおX/twitterもnoteも私個人の意見であり、所属する組織の見解ではありません。 ( 厂˙ω˙ )厂うぇーい …… ○┼ バタッ

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