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，并不使用shap库评价变量的因果效应，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，以下是一份使用双重机器学习方法进行政策评估的Python代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from xgboost import XGBRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split

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

# 定义解释变量，被解释变量，中介机制和控制变量
x = data[['explanatory_variable']]
y = data[['dependent_variable']]
z = data[['mediator_1', 'mediator_2', 'mediator_3', 'mediator_4']]
c = data[['control_1', 'control_2', 'control_3', 'control_4', 'control_5', 'control_6', 'control_7']]

# 划分训练集和测试集
x_train, x_test, y_train, y_test, z_train, z_test, c_train, c_test = train_test_split(x, y, z, c, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练随机森林模型
rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf_model.fit(pd.concat([x_train, z_train, c_train], axis=1), y_train)

# 训练XGBoost模型
xgb_model = XGBRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
xgb_model.fit(pd.concat([x_train, z_train, c_train], axis=1), y_train)

# 使用训练好的模型进行预测
rf_pred = rf_model.predict(pd.concat([x_test, z_test, c_test], axis=1))
xgb_pred = xgb_model.predict(pd.concat([x_test, z_test, c_test], axis=1))

# 计算双重机器学习估计量
w = z_test.mean()
d = y_test - rf_pred
t = np.array([xgb_model.predict(pd.concat([x_test.iloc[i:i+1], z_test.iloc[i:i+1], c_test.iloc[i:i+1]], axis=1))[0] for i in range(len(x_test))])
y_hat = (w * t) + ((1 - w) * rf_pred)
d_hat = y_test - y_hat
tau = np.mean(d_hat / (t - rf_pred))

# 输出双重机器学习估计量
print('双重机器学习估计量: {}'.format(tau))

在这个示例中，我们使用了`sklearn`库的随机森林回归模型和`xgboost`库的XGBoost回归模型来进行双重机器学习。我们首先读取数据集，然后将解释变量、被解释变量、中介机制和控制变量分别赋值给`x`、`y`、`z`和`c`。接下来，我们使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。然后，我们分别使用随机森林回归模型和XGBoost回归模型来训练模型，并使用训练好的模型对测试集进行预测。最后，我们计算双重机器学习估计量并输出结果。