数据清洗：处理类型不一致、异常值和缺失值等问题，确保数据质量。代码示例：pythonimport pandas as pddf = pd.read_csv # 读取数据df.dropna # 删除缺失值df['feature'] = pd.to_numeric.dropna # 转换数据类型并处理异常值2. 特征选择： 选择与用户行为直接相关的特征，避免引入不相关的变量...
因果推断 PSM方法 +Python 代码实战
PSM方法简介及其在Python中的代码实战概述：
PSM方法是一种用于因果推断的统计技术，旨在通过消除混杂变量的影响，评估某一处理对用户结果的净效应。以下是PSM方法的关键步骤及其在Python中的实现概览：
数据处理：
数据清洗：处理类型不一致、异常值和缺失值等问题，确保数据质量。代码示例：pythonimport pandas as pddf = pd.read_csv # 读取数据df.dropna # 删除缺失值df['feature'] = pd.to_numeric.dropna # 转换数据类型并处理异常值2. 特征选择： 选择与用户行为直接相关的特征，避免引入不相关的变量。 代码示例：pythonrelevant_features = ['feature1', 'feature2', 'treatment'] # 假设treatment为处理变量df_selected = df[relevant_features]倾向分计算：
使用logit模型计算倾向得分。代码示例：pythonimport statsmodels.api as smX = df_selected[['feature1', 'feature2']]y = df_selected['treatment']logit_model = sm.Logit.fitdf_selected['propensity_score'] = logit_model.predict4. 匹配： 通过贪心匹配或全局最优匹配算法，设定卡钳值和放回规则进行匹配。 代码示例：python# 假设使用MatchIt库进行匹配from matchit import matchitmatched_data = matchit检验匹配质量：
使用pscore分布、卡方检验、KS检验等方法评估匹配效果。代码示例：pythonfrom scipy import statstreated = matched_data[matched_data['treatment'] == 1]control = matched_data[matched_data['treatment'] == 0]ks_statistic, p_value = stats.ks_2sampprint6. 敏感性分析： 通过Rosenbaum Bounds Sensitivity Tests检查遗漏变量的影响。 代码示例：python# 假设有一个函数perform_sensitivity_analysis用于进行敏感性分析sensitivity_results = perform_sensitivity_analysis # 假设outcome为结果变量print干预效果估计：
根据匹配后的数据，计算处理组的平均处理效应。代码示例：pythontreated_outcome = matched_data[matched_data['treatment'] == 1]['outcome'].meancontrol_outcome = matched_data[matched_data['treatment'] == 0]['outcome'].meanatt = treated_outcome control_outcomeprint: {att}')请注意，上述代码示例为简化版，实际应用中可能需要更复杂的处理和验证步骤。此外，Python中还有许多专门用于因果推断的库，这些库提供了更高级和便捷的功能来执行PSM和其他因果推断方法。2025-04-02
