Почему +0.3% к ROC‑AUC почти всегда шум, и как это проверить
Вы поменяли набор признаков, прогнали кросс‑валидацию, ROC‑AUC вырос с 0.871 до 0.874. Изменение уезжает в продакшен как улучшение, в чате ставят плюсы, через месяц на свежих данных «улучшенная» модель работает не лучше прежней, а иногда хуже. Прирост на третьем знаке утонул в шуме самой процедуры валидации, и отличить его от настоящего сдвига по одному числу было нельзя с самого начала.
Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 5: Метрики качества
В четвертой части мы начали изучение задачи классификации и разобрали метод kNN.Мы уже дошли до той точки, когда можем построить худо-бедно работающий классификатор. Но если нас спросят: “а насколько хорошо он работает?”, то максимум, что мы пока сможем ответить — что-то вроде: “ну... на тестовой выборке модель правильно ответила в p% случаев”. С одной стороны, как гласит древняя пословица: лучше иметь 500 рублей, чем 200. Но гарантирует ли высокий p% качество модели?
От задачи до решения: LLM с RAG-конфигурацией и ROC-AUC. Эксперимент на 121 прогоне за 40 часов с помощью ИИ
Меня зовут Антон, сейчас занимаюсь прикладными проектами индекса цифровой зрелости БРИКС. Пробую за счет инструментов ИИ собирать каскады моделей ИИ для выявления неочевидных зависимостей в разных экономических и культурных процессах на основе данных извлекаемых из открытых источников.
