コード例 #1
0
ファイル: test_propensity.py プロジェクト: zoeonly/causalml 
def test_gradientboosted_propensity_model(generate_regression_data):
    y, X, treatment, tau, b, e = generate_regression_data()

    pm = GradientBoostedPropensityModel(random_state=RANDOM_SEED)
    ps = pm.fit_predict(X, treatment)

    assert roc_auc_score(treatment, ps) > .5
コード例 #2
0
ファイル: test_propensity.py プロジェクト: zoeonly/causalml 
def test_logistic_regression_propensity_model(generate_regression_data):
    y, X, treatment, tau, b, e = generate_regression_data()

    pm = LogisticRegressionPropensityModel(random_state=RANDOM_SEED)
    ps = pm.fit_predict(X, treatment)

    assert roc_auc_score(treatment, ps) > .5
コード例 #3
0
ファイル: test_propensity.py プロジェクト: uber/causalml 
def test_elasticnet_propensity_model(generate_regression_data):
    y, X, treatment, tau, b, e = generate_regression_data()

    pm = ElasticNetPropensityModel(random_state=RANDOM_SEED)
    ps = pm.fit_predict(X, treatment)

    assert roc_auc_score(treatment, ps) > 0.5