[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-BiomedSciAI--causallib":3,"tool-BiomedSciAI--causallib":64},[4,17,27,35,43,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",140436,2,"2026-04-05T23:32:43",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,26],{"id":44,"name":45,"github_repo":46,"description_zh":47,"stars":48,"difficulty_score":23,"last_commit_at":49,"category_tags":50,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,51,52,53,15,54,26,13,55],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 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开源库，旨在帮助开发者从真实的观察性数据中准确评估干预措施的效果。在无法进行随机对照实验的现实场景中，传统统计方法往往难以排除混杂因素的干扰，而 causallib 通过模块化的架构解决了这一难题，让因果效应估算变得更加灵活且可靠。\n\n该工具特别适合数据科学家、研究人员以及需要处理观察性数据的机器学习工程师使用。其核心亮点在于采用了类似 scikit-learn 的统一 API 设计，支持用户随意插入复杂的机器学习模型作为内部引擎，从而实现高度定制化的因果建模。此外，causallib 引入了“诚实”估计机制，允许在不同数据集上分别进行训练和效果评估，有效避免了过拟合问题。更独特的是，它内置了一套完整的评估套件，能够从因果视角重新解读传统的机器学习指标，帮助用户诊断模型性能并优化队列定义。无论是学术研究还是工业界应用，causallib 都能为用户提供一套严谨、易用且可扩展的因果分析解决方案。","[![CI Status](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fbuild.yml\u002Fbadge.svg?branch=master)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fbuild.yml)\n[![Code Climate coverage](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fcodeclimate\u002Fcoverage\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib?logo=codeclimate)](https:\u002F\u002Fcodeclimate.com\u002Fgithub\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Ftest_coverage)\n[![PyPI](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fv\u002Fcausallib?color=blue&logo=pypi&logoColor=yellow)](https:\u002F\u002Fbadge.fury.io\u002Fpy\u002Fcausallib)\n[![Documentation Status](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FBiomedSciAI_causallib_readme_6bf48b3e9a6d.png)](https:\u002F\u002Fcausallib.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F)\n[![Binder](https:\u002F\u002Fmybinder.org\u002Fbadge_logo.svg)](https:\u002F\u002Fmybinder.org\u002Fv2\u002Fgh\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002FHEAD)\n[![Slack channel](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fjoin-slack-blue.svg?logo=slack)](https:\u002F\u002Fjoin.slack.com\u002Ft\u002Fcausallib\u002Fshared_invite\u002Fzt-mwxnwe1t-htEgAXr3j3T2UeZj61gP6g)\n[![Slack 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more \"honest\"\u003Csup>1\u003C\u002Fsup> effect estimation.\n\nThe package also includes an evaluation suite. \nSince most causal-models utilize machine learning models internally, \nwe can diagnose poor-performing models by re-interpreting known ML evaluations from  a causal perspective.\n\nIf you use the package, please consider citing [Shimoni et al., 2019](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1906.00442):\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>Reference\u003C\u002Fsummary>\n  \n```bibtex\n@article{causalevaluations,\n  title={An Evaluation Toolkit to Guide Model Selection and Cohort Definition in Causal Inference},\n  author={Shimoni, Yishai and Karavani, Ehud and Ravid, Sivan and Bak, Peter and Ng, Tan Hung and Alford, Sharon Hensley and Meade, Denise and Goldschmidt, Yaara},\n  journal={arXiv preprint arXiv:1906.00442},\n  year={2019}\n}\n```\n\n-------------\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Csup>1\u003C\u002Fsup> Borrowing [Wager & Athey](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1510.04342) terminology of avoiding overfit.  \n\n\n## Installation\n```bash\npip install causallib\n```\n\n## Usage\nThe package is imported using the name `causallib`.\nEach causal model requires an internal machine-learning model.\n`causallib` supports any model that has a sklearn-like fit-predict API\n(note some models might require a `predict_proba` implementation).\nFor example:\n```Python\nfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression\nfrom causallib.estimation import IPW \nfrom causallib.datasets import load_nhefs\n\ndata = load_nhefs()\nipw = IPW(LogisticRegression())\nipw.fit(data.X, data.a)\npotential_outcomes = ipw.estimate_population_outcome(data.X, data.a, data.y)\neffect = ipw.estimate_effect(potential_outcomes[1], potential_outcomes[0])\n```\nComprehensive Jupyter Notebooks examples can be found in the [examples directory](examples).\n\n### Community support\nWe use the Slack workspace at [causallib.slack.com](https:\u002F\u002Fcausallib.slack.com\u002F) for informal communication.\nWe encourage you to ask questions regarding causal-inference modelling or \nusage of causallib that don't necessarily merit opening an issue on Github.  \n\nUse this [invite link to join causallib on Slack](https:\u002F\u002Fjoin.slack.com\u002Ft\u002Fcausallib\u002Fshared_invite\u002Fzt-mwxnwe1t-htEgAXr3j3T2UeZj61gP6g). \n\n### Approach to causal-inference\nSome key points on how we address causal-inference estimation\n\n##### 1. Emphasis on potential outcome prediction  \nCausal effect may be the desired outcome. \nHowever, every effect is defined by two potential (counterfactual) outcomes. \nWe adopt this two-step approach by separating the effect-estimating step \nfrom the potential-outcome-prediction step. \nA beneficial consequence to this approach is that it better supports \nmulti-treatment problems where \"effect\" is not well-defined.\n\n##### 2. Stratified average treatment effect\nThe causal inference literature devotes special attention to the population \non which the effect is estimated on.\nFor example, ATE (average treatment effect on the entire sample),\nATT (average treatment effect on the treated), etc. \nBy allowing out-of-bag estimation, we leave this specification to the user.\nFor example, ATE is achieved by `model.estimate_population_outcome(X, a)`\nand ATT is done by stratifying on the treated: `model.estimate_population_outcome(X.loc[a==1], a.loc[a==1])`\n\n##### 3. Families of causal inference models\nWe distinguish between two types of models:\n* *Weight models*: weight the data to balance between the treatment and control groups, \n   and then estimates the potential outcome by using a weighted average of the observed outcome. \n   Inverse Probability of Treatment Weighting (IPW or IPTW) is the most known example of such models. \n* *Direct outcome models*: uses the covariates (features) and treatment assignment to build a\n   model that predicts the outcome directly. The model can then be used to predict the outcome\n   under any assignment of treatment values, specifically the potential-outcome under assignment of\n   all controls or all treated.  \n   These models are usually known as *Standardization* models, and it should be noted that, currently,\n   they are the only ones able to generate *individual effect estimation* (otherwise known as CATE).\n\n##### 4. Confounders and DAGs\nOne of the most important steps in causal inference analysis is to have \nproper selection on both dimensions of the data to avoid introducing bias:\n* On rows: thoughtfully choosing the right inclusion\\exclusion criteria \n  for individuals in the data. \n* On columns: thoughtfully choosing what covariates (features) act as confounders \n  and should be included in the analysis.\n\nThis is a place where domain expert knowledge is required and cannot be fully and truly automated\nby algorithms. \nThis package assumes that the data provided to the model fit the criteria. \nHowever, filtering can be applied in real-time using a scikit-learn pipeline estimator\nthat chains preprocessing steps (that can filter rows and select columns) with a causal model at the end.\n\n","[![CI 状态](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fbuild.yml\u002Fbadge.svg?branch=master)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fbuild.yml)\n[![Code Climate 覆盖率](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fcodeclimate\u002Fcoverage\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib?logo=codeclimate)](https:\u002F\u002Fcodeclimate.com\u002Fgithub\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Ftest_coverage)\n[![PyPI](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fv\u002Fcausallib?color=blue&logo=pypi&logoColor=yellow)](https:\u002F\u002Fbadge.fury.io\u002Fpy\u002Fcausallib)\n[![文档状态](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FBiomedSciAI_causallib_readme_6bf48b3e9a6d.png)](https:\u002F\u002Fcausallib.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F)\n[![Binder](https:\u002F\u002Fmybinder.org\u002Fbadge_logo.svg)](https:\u002F\u002Fmybinder.org\u002Fv2\u002Fgh\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002FHEAD)\n[![Slack 频道](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fjoin-slack-blue.svg?logo=slack)](https:\u002F\u002Fjoin.slack.com\u002Ft\u002Fcausallib\u002Fshared_invite\u002Fzt-mwxnwe1t-htEgAXr3j3T2UeZj61gP6g)\n[![Slack 频道](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fsupport-slack-blue.svg?logo=slack)](https:\u002F\u002Fcausallib.slack.com\u002F)\n[![下载量](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FBiomedSciAI_causallib_readme_a2d975380b8f.png)](https:\u002F\u002Fpepy.tech\u002Fproject\u002Fcausallib)\n# 因果推断 360\n一个用于从观察性数据中推断因果效应的 Python 包。\n\n## 描述\n因果推断分析能够基于现实世界中的非实验性观察数据，估计干预措施对某一结果的因果效应。\n\n本包提供了一套统一的、受 scikit-learn 启发的 API 下的因果方法。它实现了元算法，允许插入任意复杂的机器学习模型。这种模块化的方法支持高度灵活的因果建模。类似 fit-and-predict 的 API 使得可以在一组样本上进行训练，并在另一组（袋外）样本上估计效应，从而实现更为“诚实”\u003Csup>1\u003C\u002Fsup>的效应估计。\n\n该包还包含一个评估工具集。由于大多数因果模型内部都使用了机器学习模型，我们可以通过从因果视角重新解释已知的机器学习评估指标来诊断性能不佳的模型。\n\n如果您使用本包，请考虑引用 [Shimoni 等, 2019](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1906.00442)：\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>参考文献\u003C\u002Fsummary>\n  \n```bibtex\n@article{causalevaluations,\n  title={An Evaluation Toolkit to Guide Model Selection and Cohort Definition in Causal Inference},\n  author={Shimoni, Yishai and Karavani, Ehud and Ravid, Sivan and Bak, Peter and Ng, Tan Hung and Alford, Sharon Hensley and Meade, Denise and Goldschmidt, Yaara},\n  journal={arXiv preprint arXiv:1906.00442},\n  year={2019}\n}\n```\n\n-------------\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Csup>1\u003C\u002Fsup> 借用 [Wager & Athey](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1510.04342) 的术语，避免过拟合。\n\n\n## 安装\n```bash\npip install causallib\n```\n\n## 使用\n该包通过名称 `causallib` 导入。每个因果模型都需要一个内部的机器学习模型。`causallib` 支持任何具有类似 sklearn 的 fit-predict API 的模型（注意，某些模型可能需要实现 `predict_proba` 方法）。例如：\n```Python\nfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression\nfrom causallib.estimation import IPW \nfrom causallib.datasets import load_nhefs\n\ndata = load_nhefs()\nipw = IPW(LogisticRegression())\nipw.fit(data.X, data.a)\npotential_outcomes = ipw.estimate_population_outcome(data.X, data.a, data.y)\neffect = ipw.estimate_effect(potential_outcomes[1], potential_outcomes[0])\n```\n完整的 Jupyter Notebook 示例可在 [examples 目录](examples) 中找到。\n\n### 社区支持\n我们使用 [causallib.slack.com](https:\u002F\u002Fcausallib.slack.com\u002F) 上的 Slack 工作区进行非正式交流。我们鼓励您提出关于因果推断建模或 causallib 使用的问题，这些问题不一定需要在 Github 上开 issue。\n\n请使用此 [邀请链接加入 causallib 的 Slack](https:\u002F\u002Fjoin.slack.com\u002Ft\u002Fcausallib\u002Fshared_invite\u002Fzt-mwxnwe1t-htEgAXr3j3T2UeZj61gP6g)。\n\n### 因果推断方法\n关于我们如何处理因果推断估计的一些关键点：\n\n##### 1. 强调潜在结果预测\n因果效应可能是我们期望的结果。然而，每一个效应都是由两个潜在（反事实）结果定义的。我们采用两步法，将效应估计步骤与潜在结果预测步骤分开。这种方法的一个有益之处在于，它更好地支持多处理问题，在这种情况下，“效应”并不容易定义。\n\n##### 2. 分层平均治疗效应\n因果推断文献特别关注于估计效应的人群。例如，ATE（整个样本的平均治疗效应）、ATT（接受治疗者的平均治疗效应）等。通过允许袋外估计，我们将这一规范留给用户。例如，ATE 可以通过 `model.estimate_population_outcome(X, a)` 来实现，而 ATT 则通过对接受治疗者进行分层来完成：`model.estimate_population_outcome(X.loc[a==1], a.loc[a==1])`。\n\n##### 3. 因果推断模型家族\n我们区分两种类型的模型：\n* *权重模型*：通过对数据进行加权，使处理组和对照组之间达到平衡，然后通过观察结果的加权平均来估计潜在结果。逆概率加权（IPW 或 IPTW）是最著名的此类模型。\n* *直接结果模型*：利用协变量（特征）和治疗分配构建一个直接预测结果的模型。然后可以使用该模型预测在任何治疗分配下的结果，特别是所有个体都接受治疗或都不接受治疗时的潜在结果。这些模型通常被称为 *标准化* 模型，值得注意的是，目前只有它们能够生成 *个体效应估计*（即 CATE）。\n\n##### 4. 混杂因素与 DAG\n因果推断分析中最重要的步骤之一是正确选择数据的两个维度，以避免引入偏差：\n* 在行方面：周密地选择数据中个体的纳入或排除标准。\n* 在列方面：周密地选择哪些协变量（特征）作为混杂因素并应纳入分析。\n\n这需要领域专家的知识，无法完全由算法自动化。本包假设提供给模型的数据已经符合相关标准。不过，可以使用 scikit-learn 的管道估算器实时应用过滤，将预处理步骤（可过滤行和选择列）与因果模型串联起来。","# causallib 快速上手指南\n\n`causallib` 是一个用于从观察性数据中推断因果效应的 Python 包。它提供了一套统一的、受 scikit-learn 启发的 API，支持将复杂的机器学习模型作为内部组件插入到因果推断算法中。\n\n## 环境准备\n\n*   **操作系统**：Linux, macOS, Windows\n*   **Python 版本**：建议 Python 3.7 及以上版本\n*   **前置依赖**：\n    *   `scikit-learn`：核心依赖，用于机器学习模型接口\n    *   `pandas` & `numpy`：用于数据处理\n    *   `matplotlib` \u002F `seaborn`：可选，用于可视化评估结果\n\n确保已安装基础科学计算库，若未安装可先行执行：\n```bash\npip install scikit-learn pandas numpy\n```\n\n## 安装步骤\n\n推荐使用 pip 进行安装。国内用户可使用清华或阿里镜像源加速下载。\n\n**标准安装：**\n```bash\npip install causallib\n```\n\n**使用国内镜像源加速安装（推荐）：**\n```bash\npip install causallib -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n```\n\n## 基本使用\n\n`causallib` 的核心设计理念是将“潜在结果预测”与“效应估计”分离。以下是最简单的使用示例，演示如何使用逆概率加权（IPW）方法结合逻辑回归模型来估计因果效应。\n\n### 代码示例\n\n```python\nfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression\nfrom causallib.estimation import IPW \nfrom causallib.datasets import load_nhefs\n\n# 1. 加载示例数据 (NHEFS 数据集)\n# X: 特征矩阵，a: 干预\u002F治疗分配向量，y: 结果变量\ndata = load_nhefs()\n\n# 2. 初始化因果模型\n# 传入一个符合 sklearn 接口的机器学习模型 (此处为逻辑回归)\nipw = IPW(LogisticRegression())\n\n# 3. 拟合模型\n# 基于特征 (X) 学习治疗分配 (a) 的概率模型\nipw.fit(data.X, data.a)\n\n# 4. 估计潜在结果\n# 预测在不同干预下的群体潜在结果\npotential_outcomes = ipw.estimate_population_outcome(data.X, data.a, data.y)\n\n# 5. 计算因果效应\n# 计算治疗组 (1) 与对照组 (0) 潜在结果的差值\neffect = ipw.estimate_effect(potential_outcomes[1], potential_outcomes[0])\n\nprint(f\"Estimated causal effect: {effect}\")\n```\n\n### 关键点说明\n*   **模型灵活性**：你可以将 `LogisticRegression()` 替换为任何具有 `fit` 和 `predict_proba` 方法的 sklearn 模型（如随机森林、XGBoost 等），以实现更复杂的因果建模。\n*   **两步法**：先调用 `estimate_population_outcome` 获取潜在结果，再调用 `estimate_effect` 计算差值，这种设计支持多治疗场景及更细致的效应分析（如 ATT, CATE）。","某医药数据科学团队正利用电子病历观测数据，评估一种新型降压药对患者心血管事件的实际疗效，以替代昂贵的随机对照试验。\n\n### 没有 causallib 时\n- **建模流程割裂**：研究人员需手动编写代码拼接倾向性评分模型与结果回归模型，一旦更换底层机器学习算法（如从逻辑回归换为随机森林），整个因果推断链路需重构。\n- **过拟合风险高**：缺乏内置的“袋外估计”（out-of-bag）机制，模型容易在训练数据上过拟合，导致估算的药物疗效虚高，无法反映真实世界情况。\n- **评估维度单一**：仅能依赖传统的统计学指标判断模型好坏，难以从因果视角诊断模型偏差，无法确定是队列定义问题还是模型本身缺陷。\n- **协作门槛高**：每位分析师实现的因果估算逻辑不一致，代码复用性差，团队内部难以统一标准进行结果复核。\n\n### 使用 causallib 后\n- **模块化灵活建模**：借助类 scikit-learn 的统一 API，团队可像搭积木一样随意插入复杂的机器学习模型作为内部引擎，快速对比不同算法下的因果效应。\n- **诚实的效应估算**：利用 fit-and-predict 机制自动实现训练集与估算集分离，有效避免过拟合，确保得出的药物疗效数据更加客观、“诚实”。\n- **全方位因果评估**：调用内置评估套件，将传统机器学习指标转化为因果视角的诊断工具，精准定位模型短板并优化患者队列定义。\n- **标准化工作流**：统一的接口规范让团队成员能轻松复现彼此的分析过程，大幅降低了沟通成本，加速了从数据到决策的转化。\n\ncausallib 通过模块化设计和严谨的评估体系，让研究人员能从复杂的观测数据中高效、可信地提取真正的因果价值。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FBiomedSciAI_causallib_b68e14f5.png","BiomedSciAI","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FBiomedSciAI_ce3818dc.png",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI",[80],{"name":81,"color":82,"percentage":83},"Python","#3572A5",100,814,108,"2026-04-03T05:31:33","Apache-2.0",1,"未说明",{"notes":91,"python":89,"dependencies":92},"该工具是一个基于 scikit-learn API 的因果推断库，支持插入任意复杂的机器学习模型（需具备 fit-predict 接口，部分模型需 predict_proba）。README 中未明确指定具体的 Python 版本、操作系统或硬件资源需求，通常意味着它依赖于标准 Python 数据科学环境。建议通过 pip install causallib 安装。对于涉及行\u002F列过滤等预处理步骤，可结合 scikit-learn Pipeline 使用。",[93],"scikit-learn",[51,54,13],[96,97,98,99,100,101,102],"causal","causal-inference","causal-models","causality","data-science","machine-learning","ml","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T08:39:57.810772",[106,111,116,120],{"id":107,"question_zh":108,"answer_zh":109,"source_url":110},17962,"导入 causallib.evaluation 时遇到 'module' object is not callable 错误怎么办？","这通常是由于环境配置问题或版本冲突导致的。建议执行以下步骤：\n1. 确保使用干净的虚拟环境（如 conda 或 venv）重新安装 causallib。\n2. 如果您在 Google Colab 等临时环境中工作，每次新会话都需要重新安装包。\n3. 检查是否混用了不同的虚拟环境。\n4. 尝试卸载后重新安装最新版本：`pip uninstall causallib` 然后 `pip install causallib`。\n维护者确认在干净的 Colab 环境中安装通常是成功的，因此问题多源于本地环境状态。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Fissues\u002F42",{"id":112,"question_zh":113,"answer_zh":114,"source_url":115},17963,"causallib 中 Love Plot 的绝对标准化均值差（Absolute SMD）计算公式是什么？为什么与我手动计算的结果不一致？","差异产生的原因是 causallib 默认使用**未调整的方差**（unadjusted variance），而不是加权方差。这样设计是为了使加权前和加权后的计算更具可比性。如果使用加权方差，可能会出现悖论：即调整同时降低了均值和方差，导致分母减小从而使 SMD 人为增大，即使估计器实际上改善了平衡性。\n要复现 causallib 的结果，请在手动计算时将方差函数替换为 `np.var`（即不使用自由度校正 ddof=1，或使用与库一致的逻辑），或者确保您理解库使用的是未调整方差作为分母的一部分。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Fissues\u002F78",{"id":117,"question_zh":118,"answer_zh":119,"source_url":115},17964,"如何排查 causallib 中加权 SMD 计算结果与手动计算结果仍存在微小差异的问题？","如果确认了方差计算逻辑一致但仍存在差异，请按以下步骤排查：\n1. **检查模型实例**：直接使用拟合后的 `ipw.learner` 对象获取底层逻辑回归模型，避免因为重复拟合（两次实例化）导致的数值或随机种子差异。检查 `propensity_score` 是否完全一致。\n2. **核对权重**：通过 `ipw.compute_propensity(X, a)` 和 `ipw.compute_weights(X, a)` 直接获取库计算的倾向性得分和权重，确保您手动计算使用的权重与库内部完全一致。\n3. **确认公式细节**：如果上述两者都一致，差异可能在于 SMD 的具体实现细节（如分母是合并标准差还是其他变体）。",{"id":121,"question_zh":122,"answer_zh":123,"source_url":124},17965,"在 Python 3.6 环境中安装 causallib 后导入失败，报错 'No module named '_lzma'' 如何解决？","这不是 causallib 的直接 bug，而是 Python 安装不完整导致的。当使用 `pyenv` 或某些系统包管理器安装 Python 时，可能缺少编译 `lzma` 模块所需的依赖项，而 `pandas` 依赖此模块。\n解决方案：\n1. **重新编译 Python**：在安装 Python 之前，确保系统安装了 `xz-devel` (CentOS\u002FRHEL) 或 `liblzma-dev` (Ubuntu\u002FDebian) 等开发库，然后重新编译安装 Python。\n2. **升级 pandas**：在 pandas 0.25.1 及更高版本中，如果缺少 `lzma` 会发出警告而不是直接崩溃（但在调用压缩功能时仍会失败）。\n3. **使用预编译环境**：建议使用 Anaconda 或 Miniconda 等预配置好的发行版，它们通常已包含所有必要的二进制依赖。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Fissues\u002F5",[126,131,136,141,146,151,156,161,166,171,176,181,186,191,196,201],{"id":127,"version":128,"summary_zh":129,"released_at":130},108309,"v0.10.0","发布 v0.10.0\nhttps:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fcausallib\u002F0.10.0\u002F\n\n## 变更内容\n* 由 @mmdanziger、@liorness、@Itaymanes、@yoavkt 和 @yishaishimoni 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F75 中实现的正性过滤（修剪）模块\n* 由 @LucileTerminassian、@ehudkr、@yishaishimoni、@liranszlak 和 @edenjenzohar 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F76 中实现的 BICauseTrees 方法\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Fcompare\u002Fv0.9.7...v0.10.0","2025-04-06T10:58:41",{"id":132,"version":133,"summary_zh":134,"released_at":135},108310,"v0.9.7","发布 v0.9.7\nhttps:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fcausallib\u002F0.9.7\u002F\n\n## 变更内容\n* @ehudkr 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F72 中，针对 sklearn>=1.2（以及 numpy>=2 和 pandas）进行了调整。\n* @d-vct 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F71 中，调整了 Simulator 以支持 pandas>=2 和 networkx>= 等依赖项。\n* @ehudkr 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F73 中，更新了 GitHub Actions 的版本，并增加了对 Python 3.12 的测试支持。\n\n## 新贡献者\n* @d-vct 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F71 中完成了首次贡献。\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Fcompare\u002Fv0.9.6...v0.9.7","2024-07-31T11:34:59",{"id":137,"version":138,"summary_zh":139,"released_at":140},108311,"v0.9.6","发布 v0.9.6\nhttps:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fcausallib\u002F0.9.6\u002F\n\n## 变更内容\n* 由 @mmdanziger 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F64 中为 `covariate_imbalance_count_error` 添加了 `**kwargs`\n* 由 @ehudkr 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F65 中调整了对 pandas>2 和 networkx>3 的依赖\n* 由 @ehudkr 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F65 中增加了对 Python 3.10 和 3.11 的测试\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Fcompare\u002Fv0.9.5...v0.9.6","2023-10-25T10:16:54",{"id":142,"version":143,"summary_zh":144,"released_at":145},108312,"v0.9.5","发布 v0.9.5\nhttps:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fcausallib\u002F0.9.5\u002F\n\n## 变更内容\n* 由 @ehudkr 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F59 中实现：按不平衡协变量的数量计算指标\n* 由 @ehudkr 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F59 中实现：用于倾向得分模型的 scikit-learn 评分器包装器\n* 由 @ehudkr 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F59 中实现：将因果效应指标的签名对齐为 `**kwargs`\n* 由 @ehudkr 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F59 中实现：为 NHEFS 生存数据中的时间变量 Series 添加名称\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Fcompare\u002Fv0.9.4...v0.9.5","2023-06-22T12:43:38",{"id":147,"version":148,"summary_zh":149,"released_at":150},108313,"v0.9.4","发布 v0.9.4\nhttps:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fcausallib\u002F0.9.4\u002F\n\n## 变更内容\n* NHEFS 生存数据现可根据 @ehudkr 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F57 中的建议，尊重增强参数。\n* 允许在 `WeightedStandardizedSurvival` 中为权重模型和结局模型指定不同的协变量集，由 @ehudkr 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F57 中实现。\n* 允许在双重稳健（及 `WeightedStandardizedSurvival`）模型中指定不使用任何协变量（例如仅包含截距项的模型），由 @ehudkr 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F57 中实现。\n* 移除对 numpy \u003C1.24.0 的依赖限制，由 @ehudkr 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F57 中完成。\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Fcompare\u002Fv0.9.3...v0.9.4","2023-05-02T14:24:09",{"id":152,"version":153,"summary_zh":154,"released_at":155},108314,"v0.9.3","发布 v0.9.3\nhttps:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fcausallib\u002F0.9.3\u002F\n\n## 变更内容\n* 修复了个体生存曲线估计的 bug，由 @ehudkr 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F56 中完成。\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Fcompare\u002Fv0.9.2...v0.9.3","2023-04-23T20:45:35",{"id":157,"version":158,"summary_zh":159,"released_at":160},108315,"v0.9.2","发布 v0.9.2\nhttps:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fcausallib\u002F0.9.2\u002F\n\n## 变更内容\n* 限制 scikit-learn 的依赖版本低于 1.2，直至 @ehudkr 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F51 中提出解决方案。\n* 由 @ehudkr 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F53 中将 `Matching` 对齐到 `WeightEstimator` 接口。\n* 由 @ehudkr 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F54 中添加协变量平衡图中的可选直接标注功能。\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBiomedSciAI\u002Fcausallib\u002Fcompare\u002Fv0.9.1...v0.9.2","2023-02-19T11:41:22",{"id":162,"version":163,"summary_zh":164,"released_at":165},108316,"v0.9.1","发布 v0.9.1\nhttps:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fcausallib\u002F0.9.1\u002F\n\n## 变更内容\n* 由 @ehudkr 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F47 中实现的基于权重的生存模型中的模型选择\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fcausallib\u002Fcompare\u002Fv0.9.0...v0.9.1","2022-11-24T11:56:47",{"id":167,"version":168,"summary_zh":169,"released_at":170},108317,"v0.9.0","发布 v0.9.0\nhttps:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fcausallib\u002F0.9.0\u002F\n\n## 主要变更\n在模型评估方面有两个主要新增功能。\n1. 我们重构了整个 `evaluation` 模块，使 API 更加用户友好，并提供了自定义生成图表的选项。\n2. 我们添加了一整套面向因果推断的指标和评分函数，这些指标和评分函数可以与 scikit-learn 的模型选择工具（如 `GridSearchCV` 或其他兼容 scikit-learn 的超参数搜索模型）集成，从而在交叉验证中进行模型选择。\n\n\n## 变更内容\n* 在匹配之前将 `n_neighbors` 限制为 `n_samples`，由 @mmdanziger 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F38 中实现。\n* 评估模块的重构及接口变更，由 @mmdanziger 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F40 中实现。\n* 协变量不平衡散点图，由 @edenjenzohar 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F43 中实现。\n* 因果模型选择，由 @ehudkr 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F45 中实现。\n\n## 新贡献者\n* @edenjenzohar 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F43 中做出了首次贡献。\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fcausallib\u002Fcompare\u002Fv0.8.2...v0.9.0","2022-09-29T12:29:38",{"id":172,"version":173,"summary_zh":174,"released_at":175},108318,"v0.8.2","发布 v0.8.2\nhttps:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fcausallib\u002F0.8.2\u002F\n\n## 变更内容\n* 由 @mmdanziger 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F35 中修复了 `PropensityFeatureStandardization` 的深拷贝问题\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fcausallib\u002Fcompare\u002Fv0.8.1...v0.8.2","2022-05-24T11:22:23",{"id":177,"version":178,"summary_zh":179,"released_at":180},108319,"v0.8.1","Release v0.8.1\r\nhttps:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fcausallib\u002F0.8.1\u002F\r\n\r\n## What's Changed\r\n* Fix argument misalignment when passing custom metric to `OutcomeEvaluator` by @yoavkt in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F33\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fcausallib\u002Fcompare\u002Fv0.8.0...v0.8.1","2022-04-06T12:11:46",{"id":182,"version":183,"summary_zh":184,"released_at":185},108320,"v0.8.0","Release v0.8.0\r\nhttps:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fcausallib\u002F0.8.0\u002F\r\n\r\n## What's Added:\r\n* Causal survival models by @liorness in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F25\r\n* Confounder selection module by @ehudkr and @onkarbhardwaj in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F22\r\n* Targeted Maximum Likelihood Estimator (TMLE) by @ehudkr in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F26\r\n* Augmented Inverse Probability Weighting (AIPW) by @ehudkr in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F30\r\n* Multiple types of propensity-based features in doubly robust models by @ehudkr in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F28 and https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F30\r\n* R-learner by @Itaymanes in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F24\r\n* X-learner by @yoavkt in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F31\r\n* Verbosity control in IPW truncation by @liranszlak in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F27 \r\n\r\n\r\n## Backward compatibility-breaking changes\r\n* Doubly robust models have been renamed @ehudkr in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F28 and https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F30\r\n  * `DoublyRobustIpFeature` to `PropensityFeatureStandardization`\r\n  * `DoublyRobustJoffe` to `WeightedStandardization`\r\n  * `DoublyRobustVanilla` to `AIPW`\r\n* Asymmetric propensity truncation in IPW by @liranszlak in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F27\r\n  * Moving from a single symmetric truncation (`truncate_eps`) to a two-parameter asymmetric truncation (`clip_min, clip_max`)\r\n\r\n\r\n## New Contributors\r\n* @onkarbhardwaj made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F22\r\n* @Itaymanes made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F24\r\n* @liorness made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F25\r\n* @liranszlak made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F27\r\n* @yoavkt made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fcausallib\u002Fpull\u002F31\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fcausallib\u002Fcompare\u002Fv0.7.1...v0.8.0","2022-02-08T16:33:04",{"id":187,"version":188,"summary_zh":189,"released_at":190},108321,"v0.7.1","Release v0.7.1\r\nhttps:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fcausallib\u002F0.7.1\u002F\r\n\r\nChanges:\r\n * Basic unit testing for plots\r\n * Bug fixes for plotting propensity distribution with non-integer treatment encoding","2021-10-05T16:11:11",{"id":192,"version":193,"summary_zh":194,"released_at":195},108322,"v0.7.0","Release v0.7.0\r\nhttps:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fcausallib\u002F0.7.0\u002F\r\n\r\nChanges:\r\n * New models:\r\n   * Matching (estimator and preprocessing transformer)\r\n   * Overlap Weights\r\n   * HEMM\r\n * Weight models now have same `fit()` API as outcome models \r\n * Updated dependency\r\n   * Dropped seaborn\r\n   * pandas at 0.25\r\n   * scikit-learn at 0.25\r\n * Additional fixes and maintenance ","2021-08-26T16:12:30",{"id":197,"version":198,"summary_zh":199,"released_at":200},108323,"v0.6.0","Release v0.6.0\r\n[https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fcausallib\u002F0.6.0\u002F](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fcausallib\u002F0.6.0\u002F)\r\n\r\nChanges:\r\n* `datasets` module with toy datasets for causal analysis\r\n  * NHEFS data from Hernan & Robins' book\r\n  * Simulation benchmark data from the ACIC 2016 data challenge\r\n* `contrib` module for new state-of-the-art outside contributions\r\n  * [Adversarial Balancing](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1810.07406) model\r\n* New implementation for MarginalOutcomeEstimator (formerly UncorrectedEstimator) using WeightEstimator API\r\n* Additional Jupyter Notebook examples\r\n  * NHEFS (Healthcare data)\r\n  * Lalonde (Economic data)\r\n* Additional bug fix and documentation","2020-02-13T16:53:27",{"id":202,"version":203,"summary_zh":204,"released_at":205},108324,"v0.5.0-beta","Release v0.5.0-beta\r\nhttps:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fcausallib\u002F0.5.0b0\u002F","2019-07-12T08:57:34"]