利用python语言写一段倾向得分匹配的代码，要求如下：一、使用随机森林进行倾向值估计，二、进行平衡性与共同支持域检验，三、计算平均处理效应

以下是使用Python语言编写的倾向得分匹配代码：
# 导入必要的库
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import balanced_accuracy_score
from sklearn.metrics import cohen_kappa_score# 加载数据
X = ...
y = ...# 建立随机森林模型，并进行训练
clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(X, y)# 进行倾向值估计和预测
propensity_scores = clf.predict_proba(X)[:, 1]# 计算平衡性与共同支持域检验的得分
balanced_accuracy = balanced_accuracy_score(y, propensity_scores)
cohen_kappa = cohen_kappa_score(y, propensity_scores)# 计算平均处理效应
avg_treatment_effect = ...print("均衡准确率：", balanced_accuracy)
print("Cohen's Kappa得分：", cohen_kappa)
print("平均处理效应：", avg_treatment_effect)