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因果推断

因果推断

@oswalpalash
developmentCausal ModelingOutcome PredictionIntervention Analysis

一个轻量级因果层,通过建模干预和反事实来预测行动结果,而不是通过模式匹配相关性。支持因果有效的规划,具有显式审计跟踪和不确定性量化。

🚀 因果推理预测你采取行动时会真正发生什么——不是通过猜测模式,而是通过建模真实的因果关系。每个行动(发送邮件、安排会议、发布更新)都会被记录,包括其背景、结果和置信度。你可以获得清晰的审计跟踪,显示为什么某事有效或失败。

💡 用于智能决策:现在发送那条消息还是等待?这个日历变更会导致冲突吗?你的行动随时间的真实影响是什么?适用于邮件、日历、任务、文件、消息等。自动从历史记录中学习以改进预测。

✨ 与模式匹配工具不同,这建立了你行动的因果模型——意味着你可以实际调试失败、重放场景,并基于真实因果关系而非相关性做出决策。

GitHub

要求

causal-inference

核心因果建模和推断库

python3

用于回填脚本和数据处理的Python运行时