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本文介绍了赫克曼校正的认知不确定性，以解决机器学习中不可观测变量的选择问题，展示了当选择依赖于与结果相关的不可观测变量时，重要性加权会失效。该方法在受控实验和真实数据上恢复了校准性能，优于标准的不确定性量化基线。