Dowhy，一个强大的Python库，做金融量化领域的可以尝试下！

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发布于 2024-01-30 12:16:05

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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。