Une note sur la façon d'utiliser LiNGAM en Python pour l'un des modèles utilisés dans la recherche causale statistique (pour moi-même). Cette fois, j'ai utilisé celui emballé.
07May'20: Written
Actuellement, LiNGAM utilisé dans l'approche de recherche causale est implémenté en R et Python.
R et / ou Python pour différents modèles LiNGAM https://sites.google.com/site/sshimizu06/lingam
Cette fois, nous allons vérifier le fonctionnement de ceux qui utilisent Python.
OS: Mojave (version; 10.14.6) Python: 3.7.6 JupyterLab: 1.2.6
L'installation dans le terminal est la suivante.
$ pip install lingam
Même si je lance JupyterLab et que j'essaye de l'exécuter tel quel, une erreur se produit lors du dessin d'un graphe causal. Pour éviter cela, désinstallez Graphviz utilisé pour le dessin, puis réinstallez-le avec python-. Cela permet de s'appuyer sur Jupyter Lab.
Ci-dessous dans le terminal.
$ conda remove graphviz
$ conda install python-graphviz
Cette fois, je vais utiliser le tutoriel.
Déposez-le localement à partir de "Cloner ou télécharger" sur le site suivant. https://github.com/cdt15/lingam
N'importe quelle méthode a été utilisée, mais elle a été exécutée comme suit.
Ci-dessous dans le terminal.
$ jupyter lab
À partir des «exemples» du fichier déposé, utilisez cette fois «utils.ipynb». Alors, téléchargez ceci sur JupyterLab.
En gros, exécutez le carnet de lecture pour chaque cellule et vérifiez le fonctionnement.
--GitHub de LiNGAM https://github.com/cdt15/lingam --Tutrial et référence API dans le package Python de LiNGAM https://lingam.readthedocs.io/en/latest/index.html --Site du projet GNAM https://sites.google.com/site/sshimizu06/lingam
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