독립3

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  NetworkX로 그래프 쿼리하기 NetworkX로 그래프 쿼리하기인과 그래프모델에서는 종속성의 흐름을 파악하는 것이 매우 중요하다. 이를 식별하는 것은 인과성의 파악의 매우 중요한 것으로, 많이 연습하여 익숙해질 필요가 있다. 그런데, 이러한 종속성 흐름을 파이썬 라이브러리인 NetworkX로 쉽게 쿼리 할 수 있다. 그 방법에 대해 알아보도록 하자. NetworkX 소개NetworkX는 복잡한 네트워크의 구조, 역학 및 기능을 생성하고 조작하며 연구하기 위한 Python 패키지이다. 이 소프트웨어는 그래프(Graph), 유향 그래프(Digraph) 및 다중 그래프(Multigraph)를 위한 데이터 구조를 제공하며, 다양한 표준 그래프 알고리즘, 네트워크 구조 및 분석 측정 기능을 갖추고 있다. 또한 NetworkX는 고전 그래프, .. 인과추론 2024. 6. 3.

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  그래프 인과모델 그래프 인과모델구조적 인과모델(Structural Causal Model, SCM)은 인과추론의 통일된 언어 표현이다. 이 SCM은 그래프와 인과 방정식(causal equation)으로 구성된다. 그중 그래프 모델은 인과추론 문제를 구조화하고 식별 가정을 시각화할 수 있는 기법이다. 이 그래프 모델에 대해서 알아보도록 하자. 인과관계 시각화처치가 무작위 배정되는 상황, 즉 처치가 잠재적 결과와 독립적이며 인과관계와 상관관계가 교환가능한 상황을 생각해 보자. $$E[Y_1-Y-0] = E[Y|T=1]-E[Y|T=0]$$이러한 정보는 위 수식으로 나타낼 수도 있지만 그래프로 시각화할 수도 있다. 해당 과정에서 처치에는 랜덤화 노드를 추가하여 무작위 배정을 나타낼 수 있으며, 관측되지 않은 변수 또한 그래프.. 인과추론 2024. 5. 30.

• 빈도주의 V.S. 베이즈주의 (feat. 조건부독립) 빈도주의 V.S. 베이즈주의 빈도주의(Freqatist) 빈도주의(Freqatist)는 철저히 데이터에 기반을 둔 개념으로, 확률을 사건의 빈도로 보는 주의를 의미한다. 빈도론자들은 특정한 사건이 얼만큼 빈번하게 반복되어 발생하는가를 관찰하고 가설을 세워 모델을 만들고 검증한다. 예를 들어, '주사위를 던질 때 6이 나올 확률'을 계산하기 위해 무수히 많이 주사위를 굴려보고 그 통계를 확인할 수 있다. 빈도주의에서는 이와 같이, 특정 사건의 확률을 계산하기 위해 가장 이상적인 방법은 무수한 시행이라고 주장한다. 다만, 이와 같은 방법은 물리적 한계가 존재할 뿐만 아니라 실제 실험에 적용되는 외부 요인이 너무나 많기 때문에 실제로 사용하기에는 무리가 있는 방법이다. 여러 번의 실험 및 관찰을 통해 알게된 .. ML&DL/Math for ML 2024. 1. 3.