Met deze prompt krijg je een dieper inzicht in hoe kenmerken in je dataset met elkaar samenhangen en elkaar mogelijk beïnvloeden, met een focus op oorzakelijke aanwijzingen. Het biedt bruikbare visualisaties en interpretaties die je helpen beter onderbouwde datagedreven beslissingen en modellen te maken. In tegenstelling tot algemene EDA-prompts richt deze zich op relaties en causaliteit, wat aantrekkelijk is voor gebruikers die geavanceerde inzichten willen.

Maakt een dieper begrip van modelbeslissingen mogelijk door oorzaak-gevolgrelaties te onthullen in plaats van alleen correlaties, wat vertrouwen en bruikbare inzichten verbetert. Combineert PyTorch-kennis met geavanceerde causale inferentiemethoden voor geavanceerde interpretatie die verder gaat dan standaardtechnieken.