Как проверить ML‑модель перед продом и избежать утечки данных в scikit‑learn
<img src="https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/479/6a6/2a1/4796a62a1506df5aa5514a2ffbb4fabd.png" /><p>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. </p><p>Разберём практический подход к проверке качества ML‑модели: от временного сплита и настройки Pipeline до подбора порога решения и подготовки артефакта для инференса.</p> <a href="https://habr.com/ru/articles/1067774/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=1067774#habracut">Проверить модель</a>