Dies ist die Windows-App namens EconML, deren neueste Version als v0.16.0sourcecode.tar.gz heruntergeladen werden kann. Sie kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens EconML mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS
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EconML
BESCHREIBUNG
EconML ist ein Python-Paket zum Schätzen heterogener Behandlungseffekte aus Beobachtungsdaten mittels maschinellem Lernen. Dieses Paket wurde im Rahmen des ALICE-Projekts bei Microsoft Research mit dem Ziel entwickelt und erstellt, modernste Techniken des maschinellen Lernens mit Ökonometrie zu kombinieren, um komplexe Probleme der kausalen Inferenz zu automatisieren. Eines der größten Versprechen des maschinellen Lernens ist die Automatisierung der Entscheidungsfindung in einer Vielzahl von Bereichen. Im Mittelpunkt vieler datengesteuerter personalisierter Entscheidungsszenarien steht die Schätzung heterogener Behandlungseffekte: Welchen kausalen Effekt hat eine Intervention auf ein relevantes Ergebnis für eine Stichprobe mit einem bestimmten Satz von Merkmalen? Kurz gesagt ist dieses Toolkit darauf ausgelegt, den kausalen Effekt einiger Behandlungsvariablen T auf eine Ergebnisvariable Y zu messen, wobei ein Satz von Merkmalen X, W kontrolliert wird, und wie dieser Effekt als Funktion von X variiert.
Eigenschaften
- Implementieren Sie aktuelle Techniken aus der Literatur an der Schnittstelle von Ökonometrie und maschinellem Lernen
- Dokumentation vorhanden
- Bewahren Sie Flexibilität bei der Modellierung der Effektheterogenität
- Verwenden Sie eine einheitliche API
- Bauen Sie auf Standard-Python-Paketen für maschinelles Lernen und Datenanalyse auf
- Beispiele enthalten
Programmiersprache
Python
Kategorien
Diese Anwendung ist auch unter https://sourceforge.net/projects/econml.mirror/ verfügbar. Sie wurde in OnWorks gehostet, um die Ausführung online auf einem unserer kostenlosen Betriebssysteme zu vereinfachen.
