30 Dec 2025, 07:06 UTC605 views11 reactionsread 10 August 2026 🚀 Hypex 1.0.3 — с новыми методами и ещё большей точностью!
Пока вы делили выборки и боролись с дисперсией вручную, мы готовили этот релиз. Версия 1.0.3 делает эксперименты ещё надежнее, умнее и удобнее — от планирования до анализа.
🎯 Главные новинки:
Расширенные A/A-тесты — теперь можно делить выборку на контрольную и несколько тестовых групп.
Методы снижения дисперсии — встроенная поддержка CUPED и CUPAC для бол…
👍10🔥1
Signed Дмитрий Тихомиров
30 Jun 2025, 08:21 UTC635 views10 reactionsread 10 August 2026 🚀 Hypex 1.0.2 — он уже тут! Уже 2 недели как тут, но не было времени написать апдейт
😅
Пока вы отдыхали (а может, считали часами АА-тесты на старой версии), мы не сидели сложа руки — выпуск версии 1.0.2 оказался мощным апдейтом:
💡 Что нового:
- АА-тест теперь летает! Ускорение — от «в несколько раз» до «ого-го» на больших датасетах. (в 2000 раз быстрее на 2 млн строк)
- Т-тест стал умнее — теперь можно применять п…
❤7🔥3
Signed Дмитрий Тихомиров
6 Mar 2025, 09:01 UTC560 views5 reactionsread 10 August 2026 Всем привет! 👋
Продолжаем серию постов об обновлениях HypEx! 😊
Сегодня говорим о том, как запускать Matching в новой архитектуре!😍
👩💻 Вот обновленный код:
from hypex.dataset import Dataset, InfoRole, TreatmentRole, TargetRole, DefaultRole, FeatureRole
from hypex import Matching
# Описываем датасет
data = Dataset(
roles={
"user_id": InfoRole(int), # InfoRole для ID
"treat": TreatmentRole(int…
👍5
Signed Дмитрий Тихомиров
4 Mar 2025, 15:26 UTC480 views14 reactionsread 10 August 2026 🆕🆕🆕🆕
Всем привет! 🚀
Мы начинаем серию постов об обновлениях HypEx! И первый пост посвящен Dataset - новой ключевой сущности в HypEx!
🔄 Зачем нужен Dataset?
Теперь данные надо передавать в HypEx в виде DataFrame или просто пути к файлу.
Главное новшество - теперь у каждого столбца есть роли! Это разметка данных, которая помогает HypEx понимать, как с ними работать в контексте экспериментов.
👩💻 Пример кода:
from h…
🔥7❤3🆒2👍1👨💻1
Signed Дмитрий Тихомиров
20 Feb 2025, 12:29 UTC532 views11 reactionsread 10 August 2026 🌟 HypEx переходит на новую архитектуру! 🌟
Друзья, у нас большие новости! Уже совсем скоро HypEx обновится и перейдёт на новую архитектуру, что приведёт к значительным изменениям в API библиотеки😳
Мы хотим, чтобы этот переход прошёл максимально комфортно для всех пользователей, поэтому заранее предупреждаем о грядущих изменениях.😉
🍄 Что изменится?🍄
- Новый интерфейс библиотеки: изменятся пути импорта, методы класс…
🔥9👍2
Signed Дмитрий Тихомиров
30 Jan 2025, 11:00 UTC557 views13 reactionsread 10 August 2026 🔥 Полное погружение в Causal Inference на PyCon 2024! 🔥
В июле 2024 мы провели мастер-класс на PyCon, где разобрали весь путь:
🚀 От АБ-тестов до мэтчинга – как правильно работать с причинно-следственными связями в данных, чтобы не принимать решения наугад.
📽 Запись уже в сети! Разбирайся, экспериментируй и применяй в своих проектах.
P.S. Если появятся вопросы или захочется обсудить – пишите в комменты. Будем рады…
🔥9👍4
Signed Дмитрий Тихомиров
31 Dec 2024, 17:08 UTC521 views17 reactionsread 10 August 2026 В этом году мы без релиза 31 декабря, ибо повзрослели (не успели написать релиз), в отличие от того года
В любом случае, команда HypEx поздравляет вас с наступающим Новым Годом. А кого-то уже и с наступившим!
Большое спасибо, что вы с нами. Мы будем продолжать вас радовать обновлениями : новая архитектура, новые методы, будем работать ещё быстрее. Будем радовать новыми статьями.
Спасибо, что вы с нами
С наступающ…
🔥11🎄6
Signed Дмитрий Тихомиров
28 Dec 2024, 09:39 UTC≈9,180 views8 reactionsread 10 August 2026 🚩🚩Последний рабочий день года — пора запасаться полезным чтивом на праздники! 🚩🚩
Иван Юрашку снова радует нас своими статьями на Хабре. 💡 Сегодня вышла вторая часть цикла о Causal Inference. В ней вы узнаете всё про рандомизированные контролируемые испытания (РКИ) — метод, который лежит в основе A/B-тестов и помогает проводить эксперименты правильно. 📊 Примеры на Python включены! 👩💻
📌 Читать статью: Ссылка на Хабр…
❤🔥4👍3☃1
Signed Дмитрий Тихомиров
27 Dec 2024, 09:22 UTC99 views9 reactionsread 10 August 2026 Forwarded from @lightautomlPhoto
Добрый день, коллеги!
От лица команды LightAutoML поздравляю всех с наступающим 2025 годом! Хотим пожелать вам всем побольше качественных датасетов, ML моделей и счастливых бизнес-заказчиков 🎄
Со своей стороны мы подвели итоги 2024 года, среди которых можно отметить следующие:
1) Победа на Kaggle AutoML Grand Prix 2024, где мы были единственной командой, выигравшей 2 из 5 этапов
2) Фактически двукратный рост ⭐ на…
🔥5❤2👏2
Signed Дмитрий Тихомиров
27 Dec 2024, 06:46 UTC241 views1 reactionsread 10 August 2026 Продолжаем радовать вас перед новогодними праздниками.
Теперь в аддонах Ламы лежит последняя версия актуального хайпекса. И в целом будет сама обновляться!
❤🔥1
Signed Дмитрий Тихомиров
27 Dec 2024, 06:46 UTC97 viewsread 10 August 2026 Forwarded from @lightautoml
👋 Всем привет!
🎁 Принесли вам под елочку релиз LightAutoML 0.4.0, в котором:
* Поддержка Pandas v2+, LightGBM v4+, python: 3.8 - 3.12
* Добавлен XGBoost в качестве MLAlgo
* Автоматический маппинг колонок на выходе мультикласса (теперь не нужно использовать руками длинные конструкции с class_mapping)
* Автосохранение модели сразу после обучения (path_to_save в fit_predict) -- больше вы не потеряете результаты обучени…
Signed Дмитрий Тихомиров
23 Dec 2024, 12:41 UTC≈1,010 views7 reactionsread 10 August 2026 🎉 Всем привет! 🎉
Новый год не за горами, а мы уже приготовили для вас подарок! 🎁
Анонсируем цикл лекций на Хабре, посвящённый Causal Inference — ключевому инструменту анализа данных, который помогает находить причины событий и оценивать их последствия. 🚀
🔥 Первая статья уже опубликована! 🔥
В ней вы узнаете, почему сочетание машинного обучения и эконометрики стало неотъемлемой частью Data Science. Мы поговорим о том…
🔥7
Signed Дмитрий Тихомиров
Showing the 12 most recent of 18 posts we hold for @pyHypEx. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
