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這篇文章主要介紹“python入門代碼實例分析”，在日常操作中，相信很多人在python入門代碼實例分析問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”python入門代碼實例分析”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！
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是一個數組，X的每個元素是一個向量。
# X舉例：用戶特征
# treatment是一個數組，treatment的每個元素是0或1。
# treatment舉例：對該用戶是否發優惠券
# y是一個數組，y是訓練目標，y的每個元素可能為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，關于“python入門代碼實例分析”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！
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