python入門代碼實(shí)例分析

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代碼如下：

from causalml.inference.meta import LRSRegressor
from causalml.dataset import synthetic_data

y, X, treatment, _, _, _ = synthetic_data(mode=1, n=1000, p=5, sigma=1.0)

# X是一個(gè)數(shù)組，X的每個(gè)元素是一個(gè)向量。
# X舉例：用戶特征

# treatment是一個(gè)數(shù)組，treatment的每個(gè)元素是0或1。
# treatment舉例：對(duì)該用戶是否發(fā)優(yōu)惠券

# y是一個(gè)數(shù)組，y是訓(xùn)練目標(biāo)，y的每個(gè)元素可能為0或1，也可為float。
# y舉例：該用戶是否下單/該用戶下單量

lr = LRSRegressor()
treatment_effect, lower_bound, upper_bound = lr.estimate_ate(X, treatment, y)
print('Average Treatment Effect by Linear Regression S-learner: {:.2f} ({:.2f}, {:.2f})'.format(treatment_effect[0], lower_bound[0], upper_bound[0]))

# treatment_effect 是一個(gè)float值
# lower_bound 是 treatment_effect 的下置信范圍
# upper_bound 是 treatment_effect 的上置信范圍

到此，關(guān)于“python入門代碼實(shí)例分析”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)?lái)更多實(shí)用的文章！