我正在尝试进行多种治疗的隆起建模。我遇到了这个套件，该套件可以对单个治疗执行升压建模。
https://github.com/wayfair/pylift
但是我想扩大范围以进行多种治疗。有没有办法做到这一点
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一个警告：我还没有测试过，但是从理论上讲应该是合理的。
您可以添加一项功能（为了方便起见，将其称为x），该功能可以指示要显示的治疗方式，并且可以：
x的每个不同值处都有一行。例如，如果您在对照组，但您有2种治疗方法，因此A，x和1有两个值，您将复制对人2的观察结果，因此您对{ {1}}和另一个A。然后调整您的目标函数或“转化结果”政策（如果您使用的是此方法）以纠正由此产生的偏见（以下更多详细信息）。x=1的可能值中的值随机分配给控制行。如果您不执行这些操作之一，则您的模型将无法使用此功能进行拆分。
如果您执行（1），则需要通过修改目标功能或调整“转化结果”的政策值来解决由于拥有更多控制组成员而造成的偏差。
如果您使用的是“转换结果”方法，则相当于只设置x=2，其中x是您正在考虑的治疗次数（转换后的结果定义为{{1} }。在p=1/(1+N)中，这相当于在数据框中添加一个值为N的列，并在(W - p)/(p*(1-p))中进行指定。即，在实例化pylift对象时，您可以添加以下参数：
1/(1+N)或者，您可以针对对照的每种处理简单地创建不同的模型。但是，最大的问题是这些值可能无法比较。但是为了给自己一个合理的机会，我将确保您对每个模型使用相同的超参数，并希望它们也具有相同数量的数据（否则，相同的超参数将毫无意义）。