CARLA
CARLA: A Python Library to Benchmark Algorithmic Recourse and Counterfactual Explanation Algorithms
파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- main.yml
- __init__.py
- data.py
- __init__.py
- catalog.py
- csv_catalog.py
- load_data.py
- online_catalog.py
- __init__.py
- causal_model.py
- synthethic_data.py
- __init__.py
- load_catalog.py
- __init__.py
- distributions.py
- load_scm.py
- scm.py
- __init__.py
- steps.py
- transformers.py
- __init__.py
- __init__.py
- evaluation.py
- __init__.py
- distance.py
- redundancy.py
- success_rate.py
- time.py
- violations.py
- ynn.py
- __init__.py
- benchmark.py
- process_nans.py
- __init__.py
- mlmodel.py
- __init__.py
- model_ann.py
- __init__.py
- model_ann.py
- __init__.py
- model_linear.py
- __init__.py
- model_linear.py
- __init__.py
- catalog.py
- load_model.py
- parse_xgboost.py
- train_model.py
- trees.py
- __init__.py
- predict.py
- __init__.py
- __init__.py
- barplot.py
- plotting.py
- stripplot.py
- swarmplot.py
- __init__.py
- recourse_method.py
- __init__.py
- losses.py
- __init__.py
- autoencoder.py
- csvae.py
- vae.py
- __init__.py
- save_load.py
- training.py
- __init__.py
- model.py
- __init__.py
- action_set.py
- constraints.py
- cost.py
- model.py
- sampler.py
- samplers.py
- __init__.py
- model.py
- __init__.py
- model.py
- __init__.py
- fc_gauss_cat.py
- models.py
- train.py
- vae_training.py
- __init__.py
- __init__.py
- CLUE_counterfactuals.py
- __init__.py
- gauss_cat.py
- layers.py
- probability.py
- radam.py
- utils.py
- __init__.py
- __init__.py
- __init__.py
- model.py
- __init__.py
- crud.py
- __init__.py
- model.py
- __init__.py
- model.py
- __init__.py
- face_method.py
- __init__.py
- model.py
- __init__.py
- model.py
- __init__.py
- distances.py
- model.py
- __init__.py
- gs_counterfactuals.py
- __init__.py
- model.py
- __init__.py
- model.py
- __init__.py
- roar.py
- __init__.py
- model.py
- __init__.py
- wachter.py
- __init__.py
- model.py
- __init__.py
- __init__.py
- counterfactuals.py
- immutables.py
- __init__.py
- __init__.py
- _version.py
- data_catalog.yaml
- logging.yaml
- mlmodel_catalog.yaml
- architecture.jpg
- adult.csv
- benchmark_example.ipynb
- how_to_use_carla.ipynb
- how_to_use_carla_causal.ipynb
- plotting_example.ipynb
- benchmarking.rst
- conf.py
- data.rst
- examples.rst
- index.rst
- installation.rst
- license.rst
- mlmodel.rst
- plotting.rst
- recourse.rst
- setup.py
- tutorial.rst
- .nojekyll
- make.bat
- Makefile
- run_experiment.py
- carla_logo.png
- carla_logo_square.png
- motivating_cartoon.png
- ann_adult_input_13.h5
- ann_compas_input_7.h5
- ann_give_me_some_credit_input_10.h5
- ann_heloc_input_21.h5
- test_api.py
- test_autoencoder.py
- test_benchmark.py
- test_causal_recourse.py
- test_cfmodel.py
- test_check_hyperparams.py
- test_data.py
- test_distributions.py
- test_evaluations.py
- test_mlmodel.py
- test_mlmodel_train.py
- test_sampler.py
- test_scm.py
- test_xgboost.py
- .flake8
- .gitignore
- .pre-commit-config.yaml
- .readthedocs.yaml
- experimental_setup.yaml
- LICENSE
- Makefile
- MANIFEST.in
- README.md
- requirements-dev.txt
- setup.cfg
- setup.py
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/carla-recourse/CARLA
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd CARLA
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. 공식 설치 스크립트
쉬움 추천사전 준비물
- Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.
pip install carla-recourse
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install -U pip setuptools wheel
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Python
쉬움사전 준비물
pip install carla-recourse
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install -U pip setuptools wheel
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install -e .
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
pip install -r requirements-dev.txt
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
python -m pytest test/*
파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
4. Make
보통사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Make Linux/macOS는 보통 기본 설치되어 있습니다. Windows는 별도 설치(예: MSYS2, WSL)가 필요합니다.
make requirements
생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.
make test
생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.
make install-dev
생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.
에러 없이 끝나면 성공입니다. 생성된 실행 파일을 직접 실행해보세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
// repository documentation
Was this content helpful?
(0 ratings)