用econml包写一段python代码计算处理效应异质性,要求:使用因果树模型,并进行可视化
时间: 2023-03-14 09:41:28 浏览: 98
以下是用econml包写的python代码,用于计算处理效应异质性:from econml.dml import LinearDML
import econml.dml
import matplotlib.pyplot as plt# 定义因果树模型
model = LinearDML(cost_function='heteroskedastic')# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, treatment_train,
W_train=None, estimand='ATE')# 获取处理效应异质性结果
heteroskedastic_effect = model.effect(X_test, W_test=None)# 可视化结果
plt.scatter(heteroskedastic_effect.index, heteroskedastic_effect)
plt.xlabel('Index')
plt.ylabel('Heteroskedastic Effect')
plt.show()
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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()
写一段使用python中的econml库构建因果森林模型,并计算处理效应异质性的代码
使用econml库构建因果森林模型并计算处理效应异质性,可以使用以下代码:import econml
import numpy as np# 定义解释变量和目标变量
X = np.array([[0, 0], [1, 0], [0, 1], [1, 1]])
Y = np.array([0, 1, 1, 1])# 构建模型
model = econml.CausalForest(random_state=0)# 计算处理效应异质性
heterogeneous_effects = model.estimate_heterogeneous_effects(X, Y)print(heterogeneous_effects)