Il s'agit de l'application Windows DoWhy, dont la dernière version est téléchargeable sous le nom v0.13_GeneralizedAdjustmentCriterionforeffectestimationandmissingdatasupportinGCMsourcecode.tar.gz. Elle peut être exécutée en ligne sur l'hébergeur gratuit OnWorks pour postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne gratuitement cette application nommée DoWhy avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez n'importe quel émulateur en ligne OS OnWorks à partir de ce site Web, mais un meilleur émulateur en ligne Windows.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Windows que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application et installez-la.
- 7. Téléchargez Wine depuis les dépôts de logiciels de vos distributions Linux. Une fois installé, vous pouvez ensuite double-cliquer sur l'application pour les exécuter avec Wine. Vous pouvez également essayer PlayOnLinux, une interface sophistiquée sur Wine qui vous aidera à installer des programmes et des jeux Windows populaires.
Wine est un moyen d'exécuter un logiciel Windows sur Linux, mais sans Windows requis. Wine est une couche de compatibilité Windows open source qui peut exécuter des programmes Windows directement sur n'importe quel bureau Linux. Essentiellement, Wine essaie de ré-implémenter suffisamment de Windows à partir de zéro pour qu'il puisse exécuter toutes ces applications Windows sans avoir réellement besoin de Windows.
CAPTURES D'ÉCRAN:
Pourquoi faire
DESCRIPTION:
DoWhy est une bibliothèque Python d'inférence causale qui prend en charge la modélisation explicite et le test d'hypothèses causales. DoWhy s'appuie sur un langage unifié d'inférence causale, combinant des modèles graphiques causaux et des cadres de résultats potentiels. À l'instar des bibliothèques d'apprentissage automatique pour la prédiction, DoWhy est une bibliothèque Python qui vise à stimuler la réflexion et l'analyse causales. DoWhy propose une grande variété d'algorithmes pour l'estimation des effets, l'apprentissage des structures causales, le diagnostic des structures causales, l'analyse des causes profondes, les interventions et les contrefactuels. DoWhy s'appuie sur deux des cadres les plus puissants pour l'inférence causale : les modèles causaux graphiques et les résultats potentiels. Pour l'estimation des effets, elle utilise des critères graphiques et le do-calcul pour modéliser les hypothèses et identifier un effet causal non paramétrique. Pour l'estimation, elle utilise des méthodes basées principalement sur les résultats potentiels.
Caractéristiques
- Exemples disponibles
- Documents disponibles
- Hypothèses d'identification explicites
- Séparation entre identification et estimation
- Validation automatisée des hypothèses
- Paramètres par défaut pour une application simple d'algorithmes complexes
Langage de programmation
Python
Catégories
Cette application peut également être téléchargée depuis https://sourceforge.net/projects/dowhy.mirror/. Elle est hébergée sur OnWorks afin de pouvoir être exécutée en ligne plus facilement depuis l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.