用python写一段代码，要求如下： 1、用到econml包中的因果树模型 2、定义处理变量、结果变量和混淆变量 3、计算处理变量在不同性别群体中的处理效应异质性 4、进行可视化分析

以下是一段使用Python编写的代码，用于实现上述要求：# 导入econml包中的因果树模型
from econml.dml import DMLCateEstimator# 定义处理变量、结果变量和混淆变量
treatment_name = 'treatment'
outcome_name = 'outcome'
confounders_names = ['confounder1', 'confounder2']# 初始化因果树模型
model = DMLCateEstimator()# 计算处理变量在不同性别群体中的处理效应异质性
heterogenous_effects = model.fit_heterogenous_effects(df, treatment_name, outcome_name, confounders_names, 'sex')# 进行可视化分析
heterogenous_effects.plot()