引言
在数据科学和机器学习领域，因果推断是一个重要的课题。旨在从数据中识别变量之间的因果关系，比如说：“如果我做了某件事，会发生什么？”这类问题，而非仅是描述“某件事与其他事情有关联”。
Dowhy 作为一个用于因果推断的Python工具包，提供了一种简单而强大的方法来进行因果推断分析。
介绍
Dowhy 是一个由微软发布的端到端的用于 因果推断（Causal Inference）的 Python 库。
旨在简化从数据中识别因果关系的过程。Dowhy 提供了一整套统一标准的API，支持从建模到识别，再到因果效应估计和验证的整个工作流程。
主要特点：
- 基于一定经验假设的基础上，将问题转化为因果图，验证假设。
- 提供因果推断的接口，整合了两种因果框架。
- DoWhy支持对后门、前门和工具的平均因果效应的估计，自动验证结果的准确性、鲁棒性较高。
Dowhy 的整个因果推断过程可以划分为四大步骤：
「建模」（model）：利用假设（先验知识）对因果推断问题建模。「识别」（identify）：在假设（模型）下识别因果效应的表达式（因果估计量）。「估计」（estimate）：使用统计方法对表达式进行估计。「反驳」（refute）：使用各种鲁棒性检查来验证估计的正确性。
安装及API使用
接下来，为大家介绍下Dowhy库的安装和基本用法。
包括如何加载数据、定义因果模型、进行因果推断分析等。
安装
Dowhy的安装同其他Python三方库一样，直接使用pip命令安装即可。
pip install dowhy
如果存在依赖，需额外安装pygraphviz库
API使用步骤：
1、导入所需的库， 并加载数据（这里以加载csv文件为例）
# 导入所需的库 import pandas as pd import dowhy from dowhy import CausalModel # 加载数据 data = dowhy.datasets.linear_dataset( beta=10, # 因果效应值 num_common_causes=5, # 混杂因子，用w表示，作用于干预变量和结果变量 num_instruments=2, # 工具变量，用 Z 表示，作用于干预变量（间接影响结果） num_samples=10000, # 样本数量 treatment_is_binary=True) # 干预为二元变量，用 v 表示 df = data["df"] # DoWhy 使用 pandas 的 dataframe 来载入数据 print(df.head(5))
输出数据：
Z0 Z1 W0 W1 W2 W3 W4 v0 y 0 0.0 0.478130 0.313025 0.274645 1.794765 -1.551661 1.250724 True 17.033979 1 0.0 0.546833 -0.197845 -2.404349 1.120160 -1.011344 0.812087 True 3.074740 2 0.0 0.874135 1.047078 -0.056460 0.440413 -0.067349 0.970203 True 15.530070 3 0.0 0.913483 0.934282 -1.180582 0.498135 -1.079074 -1.659924 True 5.046809 4 0.0 0.366969 -0.364818 0.630643 -0.330043 0.572139 -0.433893 True 11.004590
2、执行因果推断，建模，生成因果关系图
model=CausalModel( data = df, treatment=data["treatment_name"], outcome=data["outcome_name"], graph=data["gml_graph"] ) model.view_model() # 对构建的因果图可视化 from IPython.display import Image, display display(Image(filename="causal_model.png"))
利用这张图来识别因果效应（从因果估计量到概率表达式）并进行估计。
3、识别和估计因果关系
识别
可以脱离于数据，仅根据图进行识别，其给出的结果是一个用于计算的「表达式」。
identified_estimand = model.identify_effect() print(identified_estimand)
输出结果:
Estimand type: EstimandType.NONPARAMETRIC_ATE ### Estimand : 1 Estimand name: backdoor Estimand expression: d ─────(E[y|W1,W0,W4,W2,W3]) d[v₀] Estimand assumption 1, Unconfoundedness: If U→{v0} and U→y then P(y|v0,W1,W0,W4,W2,W3,U) = P(y|v0,W1,W0,W4,W2,W3) ### Estimand : 2 Estimand name: iv Estimand expression: ⎡ -1⎤ ⎢ d ⎛ d ⎞ ⎥ E⎢─────────(y)⋅⎜─────────([v₀])⎟ ⎥ ⎣d[Z₁ Z₀] ⎝d[Z₁ Z₀] ⎠ ⎦ Estimand assumption 1, As-if-random: If U→→y then ¬(U →→{Z1,Z0}) Estimand assumption 2, Exclusion: If we remove {Z1,Z0}→{v0}, then ¬({Z1,Z0}→y) ### Estimand : 3 Estimand name: frontdoor No such variable(s) found!
估计
estimate = model.estimate_effect(identified_estimand, method_name="backdoor.propensity_score_stratification") print(estimate)
输出结果：
*** Causal Estimate *** ## Identified estimand Estimand type: EstimandType.NONPARAMETRIC_ATE ### Estimand : 1 Estimand name: backdoor Estimand expression: d ─────(E[y|W1,W0,W4,W2,W3]) d[v₀] Estimand assumption 1, Unconfoundedness: If U→{v0} and U→y then P(y|v0,W1,W0,W4,W2,W3,U) = P(y|v0,W1,W0,W4,W2,W3) ## Realized estimand b: y~v0+W1+W0+W4+W2+W3 Target units: ate ## Estimate Mean value: 9.942351552191596
可以通过 target_units 参数来选择因果效应分析的群体，如 ate（群体层面）、att（干预组）、ate（对照组）。也可以指定结果修改变量来分析不同变量对结果的影响。
当然因果关系也可以验证其准确性，DoWhy 中的专业术语叫反驳，通过某些类型的混杂因子或随机变量进行干预。
总结
Dowhy是一个非常强大且实用的Python库，用于进行因果推断分析。它提供了工具和方法来识别因果关系、估计因果效应，并验证因果推断的可靠性。该库的设计简单易用，旨在帮助用户进行可解释的因果推断分析。
当然 DoWhy 也有其局限性。有些情况结果可以会有偏差。虽然它提供了多种工具来测试模型稳健性，但最终结果的可信度还取决于因果模型的合理性和数据质量。
