写一段使用python因果森林模型计算处理效应异质性的代码
时间: 2023-03-14 17:26:11 浏览: 68
示例代码:import pandas as pd
from causalml.inference.tree import UpliftRandomForest# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')# 分离特征和目标变量
X = data.drop(columns='target')
y = data['target']# 定义干预变量
treatment = data['treatment']# 定义因果森林模型
uplift_model = UpliftRandomForest(random_state=42, n_estimators=50)# 拟合模型
uplift_model.fit(X, treatment, y)# 计算处理效应异质性
heterogeneous_effects = uplift_model.effect(X, treatment)
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写一段使用python因果森林模型计算处理效应异质性的代码,并进行可视化
示例代码如下:# 导入所需模块
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.ensemble import CausalForest
# 设置输入数据
X = np.random.rand(100,2)
Y = np.random.randint(2, size=(100,1))
# 构建因果森林模型
cf = CausalForest(n_estimators=500)
cf.fit(X, Y)
# 可视化处理效应异质性
fig, ax = plt.subplots()
xy = np.vstack([X.T, cf.predict_treatment_effect(X).T]).T
ax.scatter(xy[:,0], xy[:,1], c=Y, cmap='rainbow', alpha=0.5)
ax.set_xlabel('X1')
ax.set_ylabel('Y1')
plt.show()
用python写一段因果森林模型计算处理效应异质性的代码
先导入需要的包:import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')# 计算自变量和因变量
X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']# 初始化因果森林模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=4, random_state=0)# 训练模型
rf.fit(X,y)# 评估模型
rf.score(X,y)