以下是一个contextual bandit算法的实验设置描述，请将此段描述压缩成150字内，保留核心信息，同时保持实验描述的准确性。

在本实验中，我们考虑了一个适用于动态定价问题的contextual bandit算法。实验设定背景是在Python 3.7.0环境下，使用TensorFlow 2.3.0和NumPy 1.18.5。我们模拟了100个不同时段，每个时段有10个顾客到达。商品的价格区间被设定为1至10（以1为单位）。顾客的购买决策模型的选择包含了5个不同的复杂度等级，从简单的线性模型到较为复杂的决策树模型。模型评估采用了A/B测试的方法，以准确度和收益作为主要评价指标。实验条件还确保了每个时段的顾客数量是一致的，以及价格调整的影响能够在短期内看到效果。
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在Python 3.7.0环境中，使用TensorFlow 2.3.0和NumPy 1.18.5，我们应用contextual bandit算法解决动态定价问题。实验模拟100时段，每时段10顾客，价格区间1至10。顾客购买决策模型包括5种复杂度，从线性到决策树模型。模型通过A/B测试评估，以准确度和收益为主指标，确保价格调整的短期效应可测。
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