帮我写一段Python代码，使用双重机器学习方法进行政策评估，数据集包含一个解释变量，一个被解释变量，四个中介机制和五个控制变量

好的，以下是一段使用双重机器学习方法进行政策评估的Python代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 提取解释变量、被解释变量、中介机制和控制变量
X = data[['explanatory_variable']]
Y = data['dependent_variable']
Z = data[['mediator1', 'mediator2', 'mediator3', 'mediator4']]
W = data[['control_variable1', 'control_variable2', 'control_variable3', 'control_variable4', 'control_variable5']]

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, Y_train, Y_test, Z_train, Z_test, W_train, W_test = train_test_split(X, Y, Z, W, test_size=0.2)

# 训练第一级模型，预测中介变量
model_z = RandomForestRegressor()
model_z.fit(X_train, Z_train)
Z_hat = model_z.predict(X_test)

# 训练第二级模型，预测被解释变量
model_y = LinearRegression()
model_y.fit(np.hstack((Z_hat, W_test)), Y_test)
Y_hat = model_y.predict(np.hstack((model_z.predict(X_test), W_test)))

# 输出结果
print('R-squared score:', model_y.score(np.hstack((model_z.predict(X_test), W_test)), Y_test))

在这段代码中，我们使用随机森林回归模型训练第一级模型，预测中介变量，然后使用线性回归模型训练第二级模型，预测被解释变量。我们还将控制变量作为第二级模型的输入。最后，我们输出了模型的 R-squared 分数，以评估模型的性能。