Python 官方文档:入门教程 => 点击学习
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
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,请继续关注编程网网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
--结束END--
本文标题: python入门代码实例分析
本文链接: https://www.lsjlt.com/news/99025.html(转载时请注明来源链接)
有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341
下载Word文档到电脑,方便收藏和打印~
2024-03-01
2024-03-01
2024-03-01
2024-02-29
2024-02-29
2024-02-29
2024-02-29
2024-02-29
2024-02-29
2024-02-29
回答
回答
回答
回答
回答
回答
回答
回答
回答
回答
0