Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Модель показывает высокое качество на тесте, но проваливается в реальном мире. Какие шаги помогут исправить ситуацию?

✅ Сравнение распределений данных: анализируется различие между данными обучения и реальными данными для выявления distribution shift. Это помогает понять, видела ли модель похожие примеры.

✅ Анализ feature importance: определяется, какие признаки модель считает важными. Возможно, модель излишне полагается на шумовые или незначимые признаки, отсутствующие в реальных данных.

✅ Сбор реальных данных: организуется процесс сбора данных из продакшена для дообучения модели, чтобы учесть новые паттерны.

www.tgoop.com/ds_interview_lib/798

963 viewsJan 25 at 18:05

Модель показывает высокое качество на тесте, но проваливается в реальном мире. Какие шаги помогут исправить ситуацию?

✅ Сравнение распределений данных: анализируется различие между данными обучения и реальными данными для выявления distribution shift. Это помогает понять, видела ли модель похожие примеры.

✅ Анализ feature importance: определяется, какие признаки модель считает важными. Возможно, модель излишне полагается на шумовые или незначимые признаки, отсутствующие в реальных данных.

✅ Сбор реальных данных: организуется процесс сбора данных из продакшена для дообучения модели, чтобы учесть новые паттерны.

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований