帮我写一段Python代码，使用双重机器学习方法进行政策评估，将数据集标准化，数据集包含一个解释变量，一个被解释变量，四个中介机制和七个控制变量

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，其中包含数据集标准化、一个解释变量、一个被解释变量、四个中介机制和七个控制变量：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 标准化数据集
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

# 定义解释变量、被解释变量、中介机制和控制变量
X = data_scaled[:, 0]  # 解释变量
Y = data_scaled[:, 1]  # 被解释变量
M1 = data_scaled[:, 2]  # 中介机制1
M2 = data_scaled[:, 3]  # 中介机制2
M3 = data_scaled[:, 4]  # 中介机制3
M4 = data_scaled[:, 5]  # 中介机制4
C1 = data_scaled[:, 6]  # 控制变量1
C2 = data_scaled[:, 7]  # 控制变量2
C3 = data_scaled[:, 8]  # 控制变量3
C4 = data_scaled[:, 9]  # 控制变量4
C5 = data_scaled[:, 10]  # 控制变量5
C6 = data_scaled[:, 11]  # 控制变量6
C7 = data_scaled[:, 12]  # 控制变量7

# 使用双重机器学习方法进行政策评估
# 第一阶段回归
regression1 = LinearRegression()
regression1.fit(X.reshape(-1, 1), M1)
M1_hat = regression1.predict(X.reshape(-1, 1))

# 第二阶段回归
regression2 = LinearRegression()
regression2.fit(M1_hat.reshape(-1, 1), Y)
Y_hat = regression2.predict(M1_hat.reshape(-1, 1))

# 计算因果效应
causal_effect = Y_hat - Y.mean()

print("因果效应：", causal_effect)

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际使用时需要根据具体数据集进行修改和优化。