帮我写一段Python代码，使用双重机器学习方法（随机森林回归和xgb回归）进行政策评估，并评价变量的因果效应

下面是一份使用双重机器学习方法的Python代码，其中包括随机森林回归和xgb回归：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import xgboost as xgb
from econml.drlearner import DRLearner

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 创建随机森林回归器
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=10)

# 训练随机森林回归器
rf.fit(data[['X1', 'X2', 'X3']], data['Y'])

# 使用xgb回归器进行政策评估
xgb_model = xgb.XGBRegressor(objective='reg:squarederror', n_estimators=100, max_depth=10, learning_rate=0.1)

# 训练xgb回归器
xgb_model.fit(data[['X1', 'X2', 'X3']], data['Y'])

# 创建DRLearner
drlearner = DRLearner(model_propensity=rf, model_regression=xgb_model)

# 训练DRLearner
drlearner.fit(data[['X1', 'X2', 'X3']], data['Y'], data['T'])

# 评价变量的因果效应
print(drlearner.effect(data[['X1', 'X2', 'X3']]))

需要注意的是，这里的数据需要符合双重机器学习方法的数据要求，即需要同时包含观测数据、干预变量和响应变量。在代码中，我们使用了随机森林回归器来估计干预概率，使用xgb回归器来估计响应变量，然后将这两个模型传递给DRLearner，进行训练和预测。最后，我们可以通过打印出drlearner的效果来评价变量的因果效应。