小川雄太郎

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本

つくりながら学ぶ!Pythonによる因果分析 因果推論・因果探索の実践入門

小川雄太郎

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基本情報

ジャンル
：
建築・理工
ISBN/カタログNo
：
ISBN 13 : 9784839973575
ISBN 10 : 4839973571
フォーマット
：
本
出版社
：
マイナビ出版
発行年月
：
2020年07月
発売国
：
日本
追加情報
:
２２３ｐ；24

内容詳細

因果推論はなんらかの施策を実施した際に、その施策の効果を推定する手法です。因果探索はアンケート調査等で収集した各項目間の因果関係を明らかにする試みです。それぞれのテーマをさらに詳しく分析するための機械学習・ディープラーニング活用まで、実際に手を動かしながら習得できる内容です。

目次 : 第１部　因果推論（相関と因果の違いを理解しよう/ 因果効果の種類を把握しよう/ グラフ表現とバックドア基準を理解しよう/ 因果推論を実装しよう/ 機械学習を用いた因果推論）/ 第２部　因果探索（ＬｉＮＧＡＭの実装/ ベイジアンネットワークの実装/ ディープラーニングを用いた因果探索）

（「BOOK」データベースより）

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読書メーターレビュー

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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  • チェリ さん

    読了日：2023/09/02

    読みにくい本だった。因果分析に興味を持ち、文章や数式の説明に加えてpythonコードもある本書を選んだ。読みにくい原因が複数あり、例えば変数名が「上司が「上司向け：部下とのキャリア面談のポイント研修」を受けた部下のキャリア面談の満足度」などやたらと長々しいものが多い。数式の説明も「これはAをBで割っている」の様な見れば分かる以上の解説がない。何のために割るのかが知りたい。章の繋がりも分かりにくく、前章の方法とどう違うか、メリデメリの比較も無ければ関係性も分からないので、結構辛い。最低限は説明しているが。。

  • kaida6213 さん

    読了日：2022/01/13

    初心者向け。因果推論、因果探索の一番はじめの本として良い。数式の裏付け説明はないです。

  • shin さん

    読了日：2020/08/12

    Amazonでは理論面の解説が少ないとの厳しい評もあるが、まず実装してみてわかることもあるし、実装を因果探索まで含む幅広いテーマで説明している書は少ないので、個人的にはいい本だと思った。この本と理論の本と行き来しながら理論と適用条件とご利益を理解していくのが良さそう。理論の本の1冊目は、Pearl流とRubin流がバランス良く載っていて、想定読者が実務家となっている岩波データサイエンスVol.3がおすすめ。

  • 好奇心の横断歩道を渡る！ さん

    読了日：2021/01/20

    ConstraintBasedEstimator.pyが最新版のpgmpy(0.1.13)には無いため、ConstraintBasedEstimatorを使おうとするとエラー履いた。7-5の実装は本書と同じpgmpy==0.1.9で。8章「ディープラーニングを用いた因果探索」以外読了。細部まで理解したわけではないし、この本なしでも使えるようになってもいない。が、どの手法がどんな前程条件で使えて何を主張できるのか、なんとなく理解したつもり。データを見てピンとくることがあったらこの本を辞書にして実装したい。

  • 好奇心の横断歩道を渡る！ さん

    読了日：2021/01/14

    6章まで実装部分をスキップして読んだ。実装は二読目に後回し。因果も交錯因子も無くても疑似相関は出る(合流点での選抜)とか、d分離とか、結構面白かった。構造方程式モデルを使って因果推論するときの前提が知れて良かった。意外と前提厳しい。7章以降は、ベイジアンネットワークとかディープラーニングを用いた因果探索とか。各分析に対して数学的な背景を軽く説明し、pythonで実装。「pythonで実装する類書がほとんど見当たらない&分析の意味がわかる程度に数学する」で、超有り難い。

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