Causal-TS는 고차원 및 비정상 시계열 데이터에서 인과관계 발견을 위한 오픈소스 파이썬 라이브러리입니다. CDNOTS, CDNOTS+, CEDAR, GRACE 등 4가지 특화 알고리즘과 GES, Granger, LASSO-VAR, LGES 래퍼를 제공합니다. PyTorch를 사용한 GPU 가속을 지원하는 통합 조건부 독립성(CI) 테스트 레이어가 특징입니다.
시장의 구조적 변화를 감지하는 체제 발견 파이프라인은 체제별 매개변수로 발견을 실행합니다. 명령줄 인터페이스, 합성 데이터 생성기, DoWhy 통합 옵션을 통해 원시 시계열에서 인과 효과 추정까지의 엔드투엔드 파이프라인을 제공합니다.
Causal-TS는 pip 설치가 가능하며 Python 3.10~3.12에서 테스트되었으며 GitHub에서 확인할 수 있습니다.