В наше время создание алгоритмов машинного обучения и их использование с каждым днём становится проще и удобнее. Крупные компании выпускают свои библиотеки по машинному обучению, например TensorFlow - Гугл, CatBoost - Яндекс, PyTorch - Facebook и некоторые другие.
Но вот на днях всемирно известная компания по заказу такси Uber вложила в открытый доступ свою библиотеку по машинному обучению.
Causal ML как заявляется предназначен для понимания причнно-следственных связей при обучении.
Сама библиотека выглядит довольно удобной и простой. Например можно всего в 3 строки (не считая работу с данными и импорт) обучить линейную регрессию и проверить как хорошо она справляется.
lr = LRSRegressor()
te, lb, ub = lr.estimate_ate(X, treatment, y)
logger.info('Average Treatment Effect (Linear Regression): {:.2f} ({:.2f}, {:.2f})'.format(te, lb, ub))
Пока с данной библиотекой наблюдаются некоторые трудности, но вполне возможно, что она станет ещё одной обязательной к изучению библиотекой на ряду с sklearn.