Первые 3 шага похожи на начало алгоритма про две зависимые модели с перекрестной зависимостью из части 1 (его еще можно найти под названием X-learner в статье Meta-learners for Estimating Heterogeneous Treatment Effects using Machine Learning, Soren R. Kunzel et al).
На таргетах, полученных после шага 3 обучаются две новые модели (отдельно для treatment и для control) и уже их взвешенные предсказания на новых данных будут оценкой uplift.
На таргетах, полученных после шага 3 обучаются две новые модели (отдельно для treatment и для control) и уже их взвешенные предсказания на новых данных будут оценкой uplift.