Операция выполнена!
Закрыть
Хабы: Блог компании OTUS, Машинное обучение, Data Engineering, Data Mining, Искусственный интеллект

Высокая метрика на кросс‑валидации ещё не означает, что модель покажет такой же результат после запуска. Разрыв между офлайном и продакшеном часто появляется из‑за ошибок в подготовке данных, неправильного разбиения выборки или признаков, которые недоступны в момент предсказания.

Разберём практический подход к проверке качества ML‑модели: от временного сплита и настройки Pipeline до подбора порога решения и подготовки артефакта для инференса.

Проверить модель
Читайте также
НОВОСТИ

ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro