Если гоняете A/B-тесты, то AIPW (Augmented Inverse Probability Weighting) это популярный вариант их оценки с помощью ML. Моделируем целевую метрику (Y) пользователя X в группе A (флаг группы = 0/1) - f(X), вероятность попадания в группу - prob(X). И сырой Y меняем на скорректированный: Ynew = A*(Y - f(X))/prob(X) + f(X). Итоговый эффект теста это средняя разница между Ynew в тестовой и контрольной группах по всем пользователям. Такой подход делает оценку эффекта надежнее за счет дополнительных знаний ковариат X.