econml.validate.CalibrationEvaluationResults

class econml.validate.CalibrationEvaluationResults(cal_r_squared: numpy.array, plot_data_dict: Dict[Any, pandas.core.frame.DataFrame], treatments: numpy.array)[source]

基类：object

标定测试的结果类。

参数

cal_r_squared (list 或 numpy 浮点数组) – 标定 R^2 值序列
plot_data_dict (dict) – 将处理水平映射到数据框的字典，其中包含绘制标定测试 GATE 结果所需的数据
treatments (list 或 numpy 浮点数组) – 处理标签序列

__init__(cal_r_squared: numpy.array, plot_data_dict: Dict[Any, pandas.core.frame.DataFrame], treatments: numpy.array)[source]

方法

`__init__`(cal_r_squared, plot_data_dict, ...)
`plot_cal`(tmt)	在验证样本中，按基于分位数的组绘制组平均处理效应 (GATEs) 和预测的 GATEs。
`summary`()	构建数据框以汇总标定测试的结果。

plot_cal(tmt: Any)[source]

在验证样本中，按基于分位数的组绘制组平均处理效应 (GATEs) 和预测的 GATEs。

参数: tmt (Any) – 要绘制的处理名称
返回类型: matplotlib 图，x 轴为预测的 GATE，y 轴为 GATE（和 95% 置信区间）

summary() → pandas.core.frame.DataFrame[source]

构建数据框以汇总标定测试的结果。

参数: None
返回类型: 包含标定测试结果摘要的 pandas 数据框