Например, рост, согласно датасету курящие люди в среднем выше на несколько см, но в данных отсутствует гендер, поэтому схема - научить модель предсказывать рост, в зависимости от факта курения и прочих показателей, а затем подставить в нее факт, что человек курит и не курит и посмотреть разницу не имеет особого смысла. Но именно так мы чаще всего поступаем когда занимаемся uplift моделированием или проводим PDP анализ влияния переменных на таргет. Картинка приводит нас к ложному выводу, что особенно для людей ниже 165 см курение добавляет значимые сантиметры к росту.