帮我写一段Python代码，使用双重机器学习方法进行政策评估

好的，以下是一个使用双重机器学习方法进行政策评估的Python代码示例：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 生成模拟数据
n = 10000
d = 10
X = np.random.normal(size=(n, d))
w_true = np.random.normal(size=d)
Y = X.dot(w_true) + np.random.normal(scale=0.1, size=n)

# 构建第一层模型
model1 = LinearRegression()
model1.fit(X, Y)

# 计算残差
residuals = Y - model1.predict(X)

# 构建第二层模型
model2 = LinearRegression()
model2.fit(X, residuals)

# 对新的政策进行评估
new_policy = np.random.normal(size=d)
estimate = model1.predict(new_policy.reshape(1, -1)) + model2.predict(new_policy.reshape(1, -1).dot(X.T))

print("真实权重：", w_true)
print("估计权重：", estimate)

这段代码首先生成了一个模拟数据集，然后使用线性回归模型作为第一层模型，对数据集进行拟合。接着，计算残差，并使用线性回归模型作为第二层模型，对残差进行拟合。最后，我们可以使用新的政策向量，通过第一层模型和第二层模型，计算出该政策的评估值。