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Python因果分析選哪個?六個貝葉斯推斷庫實測對比(含代碼示例)

Python 生態裏能用的因果庫有很多選哪個往往要看你對模型的理解程度,以及項目對“可解釋性”的要求。這篇文章將對比了六個目前社區中最常用的因果推斷庫:Bnlearn、Pgmpy、CausalNex、DoWhy、PyAgrum 和 CausalImpact。 貝葉斯因果模型 在因果推斷裏所有變量可以粗略分成兩種:驅動變量(driver variables)和乘客變量(passenger varia

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Optuna v4.5新特性深度解析:GPSampler實現約束多目標優化

Optuna在8月18日發佈了最近的 v4.5版,加入了GPSampler的約束多目標優化功能,我們來看看這個新的功能。 基於高斯過程的貝葉斯優化(GPBO)最近幾年在材料科學、機器學習等領域應用很廣。GPSampler最初設計時就想做一個簡單好用的GPBO實現。雖然在定製方面(比如核函數、獲取函數)沒有BoTorch和Ax那麼靈活,但GPSampler勝在速度快,依賴少。 早期版本的GPSamp

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