policy aipw v1

[AIgoGracia]

No description provided.

[Soyoung-JUN]

안녕하세요 성은님. 코드 리뷰 남깁니다. 올려주신 내용 잘 확인했습니다!
시뮬레이션 데이터 생성하고 최적 정책을 시각화하는 부분을 깔끔하게 구현해주셨네요. 한눈에 이해하기 쉬운 그래프로 표현된 것 같습니다.
현재 코드에서 특별히 변경할 부분은 없습니다. 말씀하신대로 이 PR은 AIPW 점수 계산을 위한 좋은 준비 단계라고 생각합니다. 이어서 AIPW 점수를 계산하는 로직을 이 PR에 추가로 커밋해서 올려주시면 좋을 것 같습니다. 감사합니다.

[Soyoung-JUN]

안녕하세요, 성은님.
코드 리뷰 남깁니다! 전체적으로 정말 깔끔하고, 분석의 흐름이 더 명확해졌네요.
특히 정책 평가와 이질성 분석까지 깊이 있게 다루신 듯합니다.
이미 훌륭한 코드지만, 완성도를 더 높일 수 있는 몇 가지 의견이 있어 전체 코멘트 남깁니다.

1. 시각화 코드의 벡터화
   for문으로 데이터 포인트를 하나씩 그리는 대신, NumPy의 boolean indexing을 활용하면 코드를 더 간결하고 효율적으로 만들 수 있습니다. 데이터가 많아질 때 속도 향상에도 도움이 됩니다.
   예시: 처리/비처리 그룹을 한 번에 그리기
   treated_idx = W == 1
   ax1.scatter(X[treated_idx, 0], X[treated_idx, 1], ...)

2. '매직 넘버' 대신 변수 사용
   코드 곳곳에 사용된 정책 임계값 0.5를 policy_threshold = 0.5와 같이 변수로 선언해두면, 나중에 값을 변경해야 할 때 한 곳만 수정하면 되므로 유지보수성이 훨씬 좋아집니다.

필수적인 수정 사항은 아니니, 시간 되실 때 가볍게 검토해보시면 좋을 것 같습니다.
좋은 코드 공유해주셔서 감사합니다!