Как я предсказал просмотры на Хабре через ML
Чуть больше года назад у меня вышла статья про биржу Kwork ( ссылка на статью ). Она набрала 30 000 просмотров. Результат неплохой, но в топе того же хабра лежат публикации по 150 000 и 350 000 просмотров. Мне стало интересно, почему одни статьи собирают пару тысяч просмотров, а другие читают сотнями тысяч. Я решил проверить это с помощью Python и машинного обучения. План был простой: собрать статистику по статьям из моего хаба, оценить качество текстов через языковую модель, загрузить все метрики в Random Forest и посмотреть, какие параметры сильнее всего влияют на просмотры. В процессе я уперся в лимиты облачного API, локальная нейросеть в LM Studio схитрила на промпте, а сам алгоритм машинного обучения сначала выдал аномальный прогноз из-за утечки данных. Ниже расскажу, как я это исправлял и какие цифры получил в итоге. Предсказала ли модель статистику статьи?