Skip to content

Latest commit

 

History

History
235 lines (177 loc) · 9.6 KB

README.zh.md

File metadata and controls

235 lines (177 loc) · 9.6 KB

CI codecov version visitors

English / 简体中文

Index

一、简介
二、使用
 安装
  pip安装
  gpu支持
 快速入门
  命令行调用
  计算结果说明
 性能
 参数说明
  命令行简化版
  参数配置完整版
   Local_NG_CD
三、开发
 环境准备
  创建虚拟环境
 构建文档
 调用方式
  python
  命令行（参数详情见上文）

一、简介[Top]

因果发现算法工具包，目前包含：

  • local_ng_cd：详见docs/algo/Local_NG_CD.doc

其中：

  • local_ng_cd是线性模型，没有区分离散与连续数据，统一当做连续值处理。

建议先使用local_ng_cd测试数据集效果（速度最快，算法最新，结果渐进正确，考虑了未知混杂因子）

使用方法详见下文。

二、使用[Top]

安装[Top]

pip安装[Top]

python3.7 -m pip install causal-discovery

gpu支持[Top]

需手动查看cuda版本并安装相应版本cupy，可以不安装，默认调用numpy在CPU计算

# 查看支持的cuda版本
ls /usr/local/ | grep cuda

# 安装对应cuda版本的cupy，以cuda10.0为例
python3.7 -m poetry add cupy-cuda100

快速入门[Top]

命令行调用[Top]

# 查看参数说明
python3.7 -m causal_discovery fast-simul-data --help
python3.7 -m causal_discovery run-local-ng-cd --help

# 生产仿真数据的参数样例
python3.7 -m causal_discovery fast-simul-data --cov-matrix '[[0, 1, 0], [0, 0, 0.5], [1, 0, 0]]' --sample-size 10

# 生产默认的仿真数据集（第一行为列索引，表示变量名，每行表示一次采样记录）
python3.7 -m causal_discovery fast-simul-data

# 调用默认仿真数据集
python3.7 -m causal_discovery run-local-ng-cd simul_data.csv 3 matrixT

控制台日志最后一条为计算结果保存路径，如未指定output目录，默认为当前目录

计算结果说明[Top]

仿真数据集simul_data.csv调用local_ng_cd计算后，结果分为两个文件：

1）可信边edges_trust.json；可信边是原因直接指向结果的路径（1跳）

# 三列，原因、结果、因果效应强度
# 因果效应强度越大，表示直接因果关系越深，正负分别表示正向、负向影响。
causal  reason  effect
2       3       0.7705689874891608
1       3       0.5863603810291644
5       1       0.0993025854935757
3       4       0.5015018174923119
3       5       0.7071753114627015
6       5       0.6977965771255858

2）复合权重synthesize_effect.json，复合权重是指从原因到结果的所有有向边权重的和，计算n跳复合权重就是计算邻接阵B的n次幂

# 三列，原因、结果、复合因果效应强度（5跳内）
causal  reason  effect
2       3       0.7700866938213671
1       3       0.6950546424688089
3       3       0.34082384182310194
5       3       -0.19710467189008646
4       3       0.06902072305646559

性能[Top]

建议使用conda自带的numpy库，包含Inter提供的MKL，大幅提高矩阵运算速度（在求逆函数提高约50倍）

numpy、cupy、torch在500 * 500 随机阵求逆的性能对比

函数 mean std
numpy.linalg.inv 71.8 ms ± 64.9 ms
cupy.linalg.inv 1.39 ms ± 41.5 µs
torch.inverse 6.02 ms ± 6.26 µs

参数说明[Top]

命令行简化版[Top]

Usage: __main__.py [OPTIONS] INPUT_FILE TARGET
                   DATA_TYPE:[triple|matrix|matrixT]

  [因果发现算法：Local-NG-CD, 作者：张坤, 年份：2020]
  
Args:
    input_file (str): [输入文件地址，csv格式]
    target (str): [目标变量名]
    data_type (DataType): [数据类型：triple（三元组[样本索引，变量名，值]）、matrix（矩阵，行索引为变量名，
    列索引为样本索引）、matrixT（矩阵，行索引为样本索引，列索引为变量名）]
    sep (str, optional): [csv分隔符]. Defaults to ",".
    index_col (str, optional): [读取csv的index索引]. Defaults to None.
    header (str, optional): [读取csv的header索引]. Defaults to None.
    output_dir (str, optional): [输出目录]. Defaults to "./output".
    log_root (str, optional): [日志目录]. Defaults to "./logs".
    verbose (bool, optional): [是否打印日志到控制台]. Defaults to True.
    candidate_two_step (bool, optional): [是否启用2跳关系筛选]. Defaults to False.

Raises:
    DataTypeError: [数据类型错误]

Arguments:
  INPUT_FILE                      [required]
  TARGET                          [required]
  DATA_TYPE:[triple|matrix|matrixT]
                                  [required]

Options:
  --sep TEXT                      [default: ,]
  --index-col TEXT
  --header INTEGER
  --output-dir TEXT               [default: ./output]
  --log-root TEXT                 [default: ./logs]
  --verbose / --no-verbose        [default: True]
  --candidate-two-step / --no-candidate-two-step
                                  [default: False]
  --install-completion [bash|zsh|fish|powershell|pwsh]
                                  Install completion for the specified shell.
  --show-completion [bash|zsh|fish|powershell|pwsh]
                                  Show completion for the specified shell, to
                                  copy it or customize the installation.

  --help                          Show this message and exit.

参数配置完整版[Top]

Local_NG_CD[Top]

# 引用方式
from causal_discovery.parameter.algo import LocalNgCdParam

# 参数详情
target_index: int = Field(0, ge=0)               # 目标变量索引，默认0，如非必要不用修改
candidate_two_step: bool = True                  # 是否用2跳的相关性筛选更多指标，True会用两跳相关性，更多变量。
alpha: float = Field(5e-2, ge=0, le=1)           # 相关性筛选时的p值，值越小表示越严格，一般用0.05或0.01表示95%、99%置信度
mb_beta_threshold: float = Field(5e-2, ge=0)     # 用ALasso回归获取因子权重，用来筛选是否为无向边的阈值，值越大表示越严格
ica_regu: float = Field(1e-3, gt=0)              # ICA时，用来约束稀疏度的惩罚项，值越小，得到的关系图越稀疏
b_orig_trust_value: float = Field(5e-2, gt=0)    # 得到邻接阵B后，用来进一步筛选的权重阈值，默认0.05，值越大表示越严格

三、开发[Top]

环境准备[Top]

创建虚拟环境[Top]

# python版本：>=3.7
cd $PROJECT_DIR
python3.7 -m pip install -U pip setuptools
python3.7 -m pip install poetry
python3.7 -m poetry install

构建文档[Top]

poetry install --extra doc
invoke doc

调用方式[Top]

python[Top]

# 算法主函数
from causal_discovery.algorithm import local_ng_cd, fges_mb, mab_lingam  

# 参数类
from causal_discovery.parameter.algo import LocalNgCdParam, FgesMbParam, MabLingamParam

命令行（参数详情见上文）[Top]

# 查看参数说明
python3.7 -m causal_discovery run-local-ng-cd --help

# 调用示例
python3.7 -m causal_discovery run-local-ng-cd simul_data.csv 3 matrixT