DoWhy 是一个强大的 Python 库，用于因果推断和因果推断分析，旨在帮助研究人员和数据科学家分析和理解因果关系。它提供了一个框架，使得因果推断变得简单而直观，同时充分利用了现有的因果推断方法和工具。DoWhy 的核心思想是通过建立因果模型来分析因果关系。它基于因果图的概念，将因果关系表示为变量之间的有向图。利用这个图，DoWhy 可以自动执行因果推断算法，并提供因果效应估计、因果关系...
介绍
patchwork 是一个专为 R
语言设计的绘图组合工具包，它的目标是使将多个单独的 ggplot 与
gridExtra::grid.arrange()
和 cowplot::plot_grid()
类似，但 patchwork
设计鼓励探索和迭代，并且能够扩展到任意复杂的布局。
安装You can install patchwork from CRAN using ins...
本示例参考Prophage-encoded antibiotic resistance genes are enriched in human-impacted environments
随机森林是一种强大的数据挖掘工具，能够处理高维度、多变量且复杂相关的数据，在本研究中帮助揭示了哪些人类相关活动（如抗生素使用、经济发展、农业生产等）最能解释`ARGs`在不同环境中的分布差异。这篇发表在
...
因果推断的核心在于因果问题；它决定了我们分析哪些数据、如何分析数据，以及我们的推断适用于哪些人群。因果问题属于数据科学主要任务相关的更广泛问题集合，这些任务包括描述、预测和因果推断。遗憾的是，这些任务常常因为我们使用的技术（例如回归分析对于三者都很有用）以及我们表达的方式而混淆。当研究人员希望从非随机化数据中进行因果推断时，我们常常用关联这种委婉说法，来代替直接表明我们想要估计因果效应的意图...
https://www.latexstudio.net/hulatex/package/layout.htm
简单示例1234567\documentclass{article} \begin{document}hello world!\end{document}
自定义水平缩进12% 自定义水平缩进\newcommand...
