Data science tutorial: causal inference model selection | Jonathan Hershaff
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Data science tutorial: causal inference model selection | Jonathan Hershaff
Like hyper-parameter tuning, model selection techniques are commonplace in machine learning but often overlooked in the causal inference space. I've sat in plenty of seminars with data scientists who had a time series and a limited set of treated units who chose a model and went with it without testing alternatives. This can have important ...
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短編
Merry Christmas from @Abelai_causal. We helps you move from correlation to cause-and-effect, so you can ask better questions and test better options. Less guessing in 2026. More clarity. If you could run one “what if” on your life right now, what would it be? #MerryChristmas #DataDriven #WhatIfQuestions #ClarityIn2026 #fyp #decisionmaking #smartdecisions #fyp #aitools #mostpowerfulai #ai
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Merry Christmas from @Abelai_causal. We helps you move from correlation to
abelai_causal
Hannah_banana🍌 ྀིྀི (@causal.hannah22)’s videos with original sound - Hannah_banana🍌 ྀིྀི
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Hannah_banana🍌 ྀིྀི (@causal.hannah22)’s videos with original sound -
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