👉 В вашей задаче данные поступают постепенно, а разметка появляется с задержкой. Как организовать обучение модели в таких условиях

Это ситуация с отложенной обратной связью — типична для рекомендательных систем, финтеха, healthtech и других отраслей.

Тут важно:
🔎 Буферизовать метки: хранить все входные данные и их предсказания, чтобы при появлении метки — привязать её к нужному входу.
🔎Обучать с лагом: ввести обучающий цикл, который использует только старые (полностью размеченные) данные.
🔎Использовать псевдоразметку или онлайн-сигналы: если задержка критична, можно временно использовать прокси-метки или слабые сигналы.
🔎Контролировать data leakage: при любой задержке легко по ошибке обучиться на будущих данных.
🔎 Оценка через holdback-стратегии: часть данных можно специально не использовать для обучения, чтобы позже протестировать модель на будущем.

Такой подход ближе к stream learning или delayed feedback learning — важен там, где модель взаимодействует с миром, а не просто классифицирует CSV.

Библиотека собеса по Data Science