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，并使drlearner用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，以下是一个参考代码，可以根据你的数据集进行适当修改：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from xgboost import XGBRegressor
from econml.drlearner import DRLearner

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

# 将数据集拆分为解释变量、被解释变量、中介机制和控制变量
X = data[['explanatory_var1', 'control_var1', 'control_var2', 'control_var3', 'control_var4', 'control_var5', 'control_var6', 'control_var7']]
Y = data['dependent_var']
Z = data[['mediator1', 'mediator2', 'mediator3', 'mediator4']]

# 创建随机森林回归模型和xgb回归模型
rf_model = RandomForestRegressor()
xgb_model = XGBRegressor()

# 使用双重机器学习方法获得因果效应
drlearner = DRLearner(model_y=rf_model, model_t=xgb_model, model_final=rf_model)
drlearner.fit(Y, X, Z)

# 打印因果效应
print(drlearner.effect(X))

需要注意的是，以上代码仅供参考，具体实现还需要根据你的数据集进行适当的调整。