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インプレス［コンピュータ・IT］ムック Pythonライブラリによる因果推論・因果探索［概念と実践］ 因果機械学習の鍵を解く
インプレス / 2024年08月20日 / 全417ページ
＜因果推論・因果探索の概念と、Pythonライブラリによる実践を網羅的に解説。米国Amazonでカテゴリーベストセラーの翻訳書！ 因果的概念の紹介から、グラフによる理解、因果推論・因果探索の実践、因果機械学習の手法まで解説＞ パート1では、関連・介入・反事実、構造的因果モデルなどの基本概念、グラフ表現を解説。パート2では、因果推論プロセスの4ステップのほか、DoWhy等を使った因果推論の実装などを説明。パート3では、因果探索の概念や位置づけ、gCastle等を使った高度な因果探索の実装を取り上げます。
目次
- 口絵
- 本扉
- サンプルコード・正誤表など
- 献辞
- 序文
- 著者・レビュー担当者
- 謝辞
- はじめに
- Part1 速習：因果関係
- 第1章 因果関係に取り組む理由：機械学習があるのに？
- 1.1 因果関係の略史
- 1.2 なぜ因果関係なのか：赤ちゃんに聞いてみよう！
- 1.3 資金、そして人命を失わない方法
- 1.4 本章のまとめ1.5 参考文献
- 第2章 ジューディア・パールと因果のはしご2.1 関連からロジックと想像力へ：因果のはしご
- 2.2 関連
- 2.3 介入
- 2.4 反事実
- 2.5 機械学習と因果性との関係はすべて同じか
- 2.6 本章のまとめ2.7 参考文献
- 口絵
- 本扉
- サンプルコード・正誤表など
- 献辞
- 序文
- 著者・レビュー担当者
- 謝辞
- はじめに
- Part1 速習：因果関係
- 第1章 因果関係に取り組む理由：機械学習があるのに？
- 1.1 因果関係の略史
- 1.2 なぜ因果関係なのか：赤ちゃんに聞いてみよう！
- 1.3 資金、そして人命を失わない方法
- 1.4 本章のまとめ1.5 参考文献
- 第2章 ジューディア・パールと因果のはしご2.1 関連からロジックと想像力へ：因果のはしご
- 2.2 関連
- 2.3 介入
- 2.4 反事実
- 2.5 機械学習と因果性との関係はすべて同じか
- 2.6 本章のまとめ2.7 参考文献
- 第3章 回帰、観測、介入3.1 簡単なものから始めよう：観測データと線形回帰
- 3.2 利用可能なすべての共変量を常にコントロールすべきか
- 3.3 回帰モデルと構造的モデル
- 3.4 本章のまとめ
- 3.5 参考文献
- 第4章 グラフィカルモデル4.1 グラフ、グラフ、グラフ
- 4.2 グラフィカル因果モデルとは
- 4.3 DAG：因果の不思議の国の有向非巡回グラフ
- 4.4 現実世界の因果グラフのソース4.5 DAGの枠を超える因果関係はあるか
- 4.6 本章のまとめ
- 4.7 参考文献
- 第5章 チェーン、フォーク、コライダー5.1 グラフ、分布、それらをマッピングする方法
- 5.2 チェーン、フォーク、コライダー（イモラリティ）
- 5.3 チェーン、フォーク、コライダーと回帰
- 5.4 本章のまとめ5.5 参考文献
- Part2 因果推論
- 第6章 ノード、エッジ、統計学的な独立と従属
- 6.1 d分離
- 6.2 エスティマンドが最優先
- 6.3 バックドア基準
- 6.4 フロントドア基準
- 6.5 do-calculus：他の基準は存在する？
- 6.6 本章のまとめ6.7 解答6.8 参考文献
- 第7章 4ステップの因果推論プロセス
- 7.1 DoWhyとEconML
- 7.2 ステップ1：問題をモデル化する
- 7.3 ステップ2：エスティマンドを見つける
- 7.4 ステップ3：推定量を計算する7.5 ステップ4：モデルを検証する―反駁検査
- 7.6 完全な例
- 7.7 本章のまとめ7.8 参考文献
- 第8章 因果モデル―仮定と課題
- 8.1 世界は私のものなのか？
- 8.2 正値性
- 8.3 交換可能性
- 8.4 その他の仮定
- 8.5 その名前で呼ばないで：現実の擬似相関
- 8.6 本章のまとめ8.7 参考文献
- 第9章 因果推論と機械学習―マッチングからメタ学習器まで9.1 基礎I：マッチング
- 9.2 基礎II：傾向スコア
- 9.3 逆確率重み付け（IPW）
- 9.4 S-Learner：孤高の戦士
- 9.5 T-Learner：2つあればもっとできる
- 9.6 X-Learner：さらに一歩進む
- 9.6.3 X-Learnerのもう1つの定式化
- 9.6.4 X-Learnerを実装する
- 9.7 本章のまとめ
- 9.8 参考文献
- 第10章 因果推論と機械学習高度な推定器、実験、評価など
- 10.1 DR法
- 10.2 機械学習はすごい？それならダブル機械学習はどうか？
- 10.3 因果フォレスト
- 10.4 実験データでの異質的処置効果：アップリフトの探究
- 10.5 反事実的説明
- 10.6 本章のまとめ10.7 参考文献
- 第11章 因果推論と機械学習―ディープラーニング、NLPなど
- 11.1 さらに深く：CATEのためのディープラーニング
- 11.2 Transformerと因果推論
- 11.3 因果性と時系列：計量経済学者がベイズ派になるとき
- 11.4 本章のまとめ11.5 参考文献
- Part3 因果探索
- 第12章 因果グラフをいただけますか―因果関係の知識源
- 12.1 因果関係の知識源
- 12.2 科学的な知見
- 12.3 個人的な経験と専門知識
- 12.4 因果構造学習12.5 本章のまとめ
- 12.6 参考文献
- 第13章 因果探索と機械学習―仮定から応用まで
- 13.1 因果探索の仮定
- 13.2 4つ（半）のファミリ
- 13.3 gCastle
- 13.4 制約ベースの因果探索
- 13.5 スコアベースの因果探索
- 13.6 関数ベースの因果探索
- 13.7 勾配ベースの因果探索
- 13.8 専門知識を組み込む
- 13.9 本章のまとめ13.10 参考文献
- 第14章 因果探索と機械学習―高度なディープラーニングとその先へ
- 14.1 ディープラーニングによる高度な因果探索
- 14.2 隠れ交絡の可能性が排除できない場合の因果探索
- 14.3 番外編：観測値を超えて
- 14.4 因果探索：現実での応用、課題、未解決の問題
- 14.5 本章のまとめ
- 14.6 参考文献
- 第15章 エピローグ15.1 本書で学んだ内容
- 15.2 因果プロジェクトの能力を最大限に引き出すための5つのステップ
- 15.3 因果関係とビジネス
- 15.4 因果機械学習の未来に向けて
- 15.5 因果関係をさらに学ぶために
- 15.6 また会おう
- 15.7 本章のまとめ15.8 参考文献
- 索引
- 翻訳書プロフィール
- 奥付
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