causalml/inference/meta/tlearner.py [119:126]:
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        te = np.zeros((X.shape[0], self.t_groups.shape[0]))
        for i, group in enumerate(self.t_groups):
            te[:, i] = yhat_ts[group] - yhat_cs[group]

        if not return_components:
            return te
        else:
            return te, yhat_cs, yhat_ts
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -



causalml/inference/meta/tlearner.py [485:492]:
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        te = np.zeros((X.shape[0], self.t_groups.shape[0]))
        for i, group in enumerate(self.t_groups):
            te[:, i] = yhat_ts[group] - yhat_cs[group]

        if not return_components:
            return te
        else:
            return te, yhat_cs, yhat_ts
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -



causalml/inference/meta/slearner.py [133:140]:
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        te = np.zeros((X.shape[0], self.t_groups.shape[0]))
        for i, group in enumerate(self.t_groups):
            te[:, i] = yhat_ts[group] - yhat_cs[group]

        if not return_components:
            return te
        else:
            return te, yhat_cs, yhat_ts
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causalml/inference/meta/slearner.py [483:490]:
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        te = np.zeros((X.shape[0], self.t_groups.shape[0]))
        for i, group in enumerate(self.t_groups):
            te[:, i] = yhat_ts[group] - yhat_cs[group]

        if not return_components:
            return te
        else:
            return te, yhat_cs, yhat_ts
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