👉 Как бы вы поступили, если ваша модель показывает хорошие метрики, но бизнес-цель при этом не улучшается

Возможные причины и действия:

Неверные метрики: может быть, оптимизируется surrogate-метрика (например, ROC AUC), которая слабо коррелирует с бизнес-результатом.
→ Перейти к метрикам, отражающим бизнес (uplift, ROI, precision@top-K).

Неправильная точка принятия решения: модель даёт предсказания, но downstream-система их игнорирует или использует неправильно.
→ Проверить интеграцию: как именно модель влияет на решение.

Неверная целевая функция: возможно, модель обучена на задачу, которая не связана напрямую с целью (например, клик ≠ покупка).
→ Пересмотреть target или изменить бизнес-логику.

Эффект на поведение: модель меняет поведение пользователей так, что в итоге это ухудшает метрику (например, слишком агрессивная рекомендация вызывает отток).
→ Провести A/B-тест и анализ пост-эффектов.

Библиотека собеса по Data Science

🤔 Зачем вообще понимать, как работает ML?

Сейчас многие просто запускают модельку в sklearn — и радуются точности 0.92.

Вроде всё работает… но почему?
А когда сломается — что делать?

Машинное обучение — это система, которую можно понять.

Если знаешь, что делает градиентный спуск, зачем нужен бустинг и как дерево принимает решения — ты не просто «запускаешь», ты управляешь моделью.

👉 Мы сделали курс, чтобы в это было реально въехать:

— без сложных формул;
— с интуитивными объяснениями;
— от простого к сложному.

Если хочешь перейти от «гуглю код» к «понимаю, как это работает» — ты по адресу!

❗Стартуем в сентябре — бронируй место на курсе уже сейчас