💡 Как связаны ошибки первого и второго рода с precision, recall и ROC-кривой

Ошибки первого рода (ложноположительные) и второго рода (ложноотрицательные) напрямую отражаются в метриках:

➡️ Recall (чувствительность) — показывает, какую долю настоящих положительных случаев модель нашла. Повышая recall, мы уменьшаем ошибки второго рода, но можем увеличить ошибки первого рода — то есть начать «ловить» ложные срабатывания.

➡️ Precision (точность) — показывает, какую долю из предсказанных положительных случаев действительно являются таковыми. Чем выше precision, тем меньше ошибок первого рода.

➡️ ROC-кривая отображает компромисс между True Positive Rate (Recall) и False Positive Rate (ошибка первого рода) при разных порогах. Она помогает выбрать рабочую точку модели в зависимости от цены каждой из ошибок.

📌 Важно: выбор между precision и recall зависит от задачи. В медицине критичнее не пропустить заболевание (минимизировать ошибку второго рода), а в спаме — не ошибаться с лишними срабатываниями (ошибки первого рода).

Библиотека собеса по Data Science

❓Как можно встроить экспертные знания о задаче в Bayesian-подход к тюнингу гиперпараметров

В Bayesian optimization доменные знания можно внедрить через задание информативных априорных распределений и стартовых точек:

🟠 Ограничение диапазонов — если известно, что в вашей области обучения эффективные learning rate находятся в узком интервале, априор можно задать не равномерным, а суженным (например, log-uniform в пределах, где вы ожидаете хорошие результаты).

🟠 Warm-start — добавить в начальный набор экспериментов уже успешные конфигурации, чтобы модель-заместитель сразу получила полезную информацию о ландшафте гиперпараметров.

🟠 Специализированная модель-заместитель — вместо стандартного Gaussian Process использовать модель, отражающую корреляции между гиперпараметрами (например, объединяя родственные типы регуляризации в иерархию).

💡 Подводный камень: чрезмерно «узкие» или слишком уверенные априоры могут зафиксировать поиск в локальном оптимуме. Даже с сильными предположениями полезно сохранять некоторую степень случайного исследования пространства.

Библиотека собеса по Data Science

👉 Как интегрировать несупервизорные или self-supervised сигналы в потоковой обработке данных, если метки приходят с задержкой или доступны частично

В таких условиях модель не должна простаивать, пока ждёт разметку — можно использовать несколько стратегий:

✅ Self-supervised задачи — для текста (маскированное предсказание токенов) или изображений (контрастивное обучение) модель может подстраиваться к новым распределениям данных без явных меток, постепенно улучшая представления.

✅ Буферизация с дообучением — хранить необмеченные данные, частично дообучать модель на self-supervised или старых размеченных данных, а после получения меток выполнять полное обновление.

✅ Инкрементальное кластеризование — алгоритмы вроде online k-means или потоковых версий DBSCAN позволяют отслеживать появление новых кластеров (концепт-дрифт) и адаптировать модель ещё до появления меток.

Библиотека собеса по Data Science

👇 Как выявлять и обрабатывать концептуальный дрейф (concept drift) в потоковых данных

Когда распределение входных данных или целевой переменной меняется со временем, модель начинает деградировать. Чтобы минимизировать ущерб:

➡️ Мониторинг статистик — отслеживать метрики качества и распределения признаков, использовать тесты вроде K-S или PSI.

➡️ Скользящее окно обучения — хранить только последние N наблюдений и регулярно дообучать модель.

➡️ Адаптивные алгоритмы — применять модели, которые сами подстраиваются под новые данные (например, online gradient descent или адаптивные леса).

➡️ Гибридные ансамбли — совмещать несколько моделей с разными “возрастами” данных, постепенно замещая устаревшие.

Библиотека собеса по Data Science

❓Как учитывать стоимость ошибок в классификации, если мы опираемся на AUC и ROC-кривые

ROC-кривые и AUC оценивают, насколько хорошо модель ранжирует положительные объекты выше отрицательных, но не учитывают, что цена ложноположительных и ложноотрицательных ошибок может сильно отличаться.

В задачах с высокими ставками — от поиска мошенничества до медицинской диагностики — важно адаптировать подход:
🔎 Использовать матрицу стоимости или кастомную функцию потерь, чтобы сильнее наказывать определённые ошибки.
🔎 Выбирать порог не для максимизации TPR/FPR, а для минимизации ожидаемой стоимости ошибок.
🔎 Считать дополнительные метрики, например, cost-weighted accuracy или Weighted Error Rate, которые учитывают специфику домена.

Главная ошибка — слепо ориентироваться на AUC: модель с лучшим AUC может оказаться хуже на реальном пороге, где критична стоимость ошибок.

🐸 Библиотека собеса по Data Science