开源因果机器学习算法
我们很高兴宣布，将开源因果机器学习算法，这些算法是某中心多年图形因果模型研究的成果。除了常规的效果估计外，这些算法还能实现各种复杂的因果查询，包括但不限于异常值和分布变化的根因分析、因果结构学习以及因果结构诊断。在内部，这些算法已被某中心从供应链到云服务的多个团队使用。
与某机构合作创建PyWhy
我们同样兴奋地宣布，在与某机构的共同努力下，我们创建了一个名为PyWhy的新GitHub组织。PyWhy作为微软因果机器学习库DoWhy的新家，我们正将算法整合其中。DoWhy是GitHub上最受欢迎的因果性库之一。某中心和某机构很高兴能与DoWhy用户和贡献者社区合作。
图形因果模型
大多数现实世界系统，无论是分布式计算系统、供应链系统还是制造过程，都可以使用可能相互施加因果影响的变量来描述。
以由许多不同Web服务组成的微服务架构为例。网站加载时间增加的原因是什么？是后端数据库缓慢？负载均衡器故障？还是网络速度慢？
现有的因果性库（包括DoWhy）专注于各种类型的效果估计，其总体目标是识别干预对某些目标变量的影响。在微服务架构的情况下，它们有助于回答诸如"如果我在缓存服务配置中进行此更改，会改善网站加载时间还是使其恶化？"等问题。
我们的贡献通过利用图形因果模型（GCM）的力量，补充了DoWhy的现有功能集。GCM是由图灵奖得主Judea Pearl开发的形式化框架，用于建模系统中变量之间的因果关系。GCM的一个关键组成部分是因果图，它直观地表示观察变量之间的因果关系，箭头从原因指向结果。
因果机制与根因分析
因果图中的每个变量都有自己的因果机制，描述其值如何从其父代的值生成。我们可以训练概率模型来学习这些因果机制，并使用它们将异常事件或机制变化归因于特定节点。这种对机制贡献的分解是我们新型根因分析算法的核心思想。
例如，在上述微服务架构中，我们可能意外部署了一个有缺陷的服务，该服务使用次优的SQL查询从数据库获取数据，从而增加了网站延迟。使用我们称为"分布变化归因"的功能，我们可以识别出这个有缺陷的服务。
GCM的广泛应用
但GCM能做更多：它们可用于计算干预效果、估计反事实、计算节点对其后代的直接和内在影响，或将异常归因于潜在的上游根本原因。通过发布我们的算法，我们希望将这些工具提供给更广泛的研究人员和实践者，并帮助推进围绕GCM的科学方法。
PyWhy的长期愿景
对于效果估计，DoWhy已经使用了两个最流行的因果推断科学框架——图形因果模型和潜在结果——并将它们结合在一个库中。通过我们的贡献，我们希望进一步推动框架及其专用研究社区之间的协同作用。
但我们的长期愿景超越了DoWhy、潜在结果和GCM。这体现在我们创建PyWhy的努力以及我们帮助指导这个新GitHub组织方向的承诺中。我们欢迎其他人加入我们的努力，成为社区的一部分。
我们对PyWhy的希望和雄心——如其使命所述——是"构建一个因果机器学习的开源生态系统，推动技术进步，并使其可供实践者和研究人员使用。我们构建和托管可互操作的库、工具和其他资源，涵盖各种因果任务和应用，通过基础因果操作的通用API和对端到端分析过程的关注连接起来。"
加入我们
如果您是研究因果机器学习问题的科学家或对其感到好奇，请访问py-why.github.io/dowhy/gcm了解DoWhy中新的GCM功能，或在github.com/py-why/dowhy上浏览源代码。
如果您是因果机器学习库的所有者，并认为您的库适合PyWhy，请访问github.com/py-why了解这个新组织，或在Discord上与我们交流。
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