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这篇文章主要介绍“python入门代码实例分析”,在日常操作中,相信很多人在python入门代码实例分析问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”python入门代码实例分析”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!
代码如下:
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是一个数组,X的每个元素是一个向量。 # X举例:用户特征 # treatment是一个数组,treatment的每个元素是0或1。 # treatment举例:对该用户是否发优惠券 # y是一个数组,y是训练目标,y的每个元素可能为0或1,也可为float。 # y举例:该用户是否下单/该用户下单量 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 是一个float值 # lower_bound 是 treatment_effect 的下置信范围 # upper_bound 是 treatment_effect 的上置信范围
到此,关于“python入门代码实例分析”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注亿速云网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
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