## Memo - [[Causal Discovery Toolbox]]の論文 ## Structure ### 1. Standpoints ### 2. Contributions ### 3. Major Ideas ### 4. Results ### 5. Discussions & Limitations ## Abstract 本論文では、因果グラフと因果メカニズムのモデリングを目的とした、オブサー ベーションデータとドメイン背景知識から因果関係を発見するための新しいオープンソース Python フレームワークを紹介する。[[Causal Discovery Toolbox|cdt]]パッケージはエンドツーエンドのアプローチを実装しており、直接依存関係（因果グラフの骨格）と変数間の因果関係を回復することができる。Bnlearn」（Scutari, 2018）および「[[Pcalg]]」（Kalisch et al., 2018）パッケージのアルゴリズムと、ANM（Hoyer et al., 2009）などのペアワイズ因果関係解消のアルゴリズムが含まれています。CdtはMITライセンスのもと、 https://github.com/FenTechSolutions/CausalDiscoveryToolbox。 ## 1. Introduction