Проверка гипотез: от анализа до анализа данных
Проверка гипотез в машинном обучении включает в себя экспериментирование, анализ данных и статистическую проверку. Для этого существует несколько методологий, среди которых выделяются A/B-тестирование, регрессионный анализ и методы машинного обучения.
# A/B-тестирование
A/B-тестирование является мощным инструментом для проверки гипотез, особенно в контексте веб-аналитики и маркетинга. Метод заключается в сравнении двух версий (групп A и B) и анализе их различных откликов. Например, если ваша гипотеза заключается в том, что изменение контента на сайте увеличит конверсию, вы можете показать одну версию страницы половине посетителей, а другую – остальным. Затем вам нужно будет собрать данные и проанализировать результаты, чтобы понять, какая версия оказалась более эффективной.
# Регрессионный анализ
Регрессионный анализ позволяет изучить зависимости между переменными и проверить, поддерживает ли ваша гипотеза собранные данные. Например, используя линейную регрессию, вы можете проверить, действительно ли изменения в ценах влияют на величину спроса, как было предположено в вашей гипотезе. В Python вы могли бы использовать такой код: