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收录理由

这套笔记本是作者一系列数据科学文章背后的可运行代码，读起来像一套动手实践的课程，而不是零散的实验堆砌。日常构建预测模型的人能找到直接可用的素材：梯度提升预测、基于命中时间的概率预测、时间序列迁移学习、保形预测区间，以及实用的MLOps模式，每个都是能打开就跑的独立示例。集合不局限于预测，还清晰讲解了通过代理模型做可解释性、用合成控制做因果推断，以及在不平衡数据上做模型选择。由于每份笔记本都配有对应的解释文章，特别适合理解技术背后的推理逻辑，而不只是复制脚本。对从业者来说，它也是一份经过验证的实现参考，遇到类似问题时可以直接借鉴改造。