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
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
code from https://github.com/uber/causalml