Uplift模型的个体预测，怎样验真

个体因果效果看不见，论文用浅层树和分层检验，把可验证的群体结论从模型里提炼出来。

深度专题 FEATURES — 2

PAPER H 119

把一串零检验当作多维整体来看，能抓住被平均值和卡方总分藏起来的系统偏差。

PAPER H 63

只看效应估计和置信区间，也能追问：隐藏偏差要多强，才会推翻结论。

速览 BRIEFS — 8

PAPER

实验执行者会挑时机停手，显著性规则也得防着奖励诱导出来的策略行为。

H 29

PAPER

把高维混杂压成少数非线性特征，再估计剂量—反应关系，降低连续处理因果推断的难度。

H 1

PAPER

把唯一榜单改成带误差保证的先后关系和名次区间，排名的不确定性终于可直接表达。

H 11

PAPER

新检验用数据自身校准尺度，在噪声规律变化时仍能稳健寻找多个变点。

H 8

PAPER

少数类样本比特征还少时，这套方法改从多数类的边缘寻找分类边界。

H 2

PAPER

随机抽查专家标签，动态校准 AI 放行规则，并控制长期错误率。

H 24

PAPER

把跨环境的稳定关系写成混合整数规划，既选变量，也能验证解有多接近全局最优。

H 22

NEWS

从零重写 MICE，把缺失值如何逐轮补齐摊开来看