Рекомендация: Начинайте с написания списка всех возможных метрик, которые могут быть использованы для оценки результата. Этот процесс поможет вам уточнить цели и избежать неясности относительно того, как будет оцениваться качество работы модели. Так, в случае предсказания оттока клиентов можно определить интересующую пороговую величину уменьшения оттока, которую мы хотим добиться.
Ясность в формулировке задачи
Еще один важный аспект постановки задачи – ясность и однозначность формулировок. Неопределенность в задаче может негативно влиять на качество алгоритма. Если задача сформулирована расплывчато, модель может начать "угадывать", вместо того чтобы работать с явными паттернами. Например, если мы ставим задачу классификации изображений, важно точно определить, какие классы нам интересны, какова их характеристика и какие границы различия между ними.
Рекомендация: Не стесняйтесь использовать схемы и диаграммы для визуализации вашей задачи. Это поможет вам создать четкое представление о том, что именно нужно решить и каковы критические элементы вашей проблемы. В случае с классификацией изображений можно использовать графический интерфейс, чтобы обозначить ключевые признаки каждого класса.
Адаптация к данным
Качество поставленной задачи также во многом определяется данными, с которыми мы будем иметь дело. Оцените, насколько они подходят для решения конкретной задачи и какие предобработки данных могут потребоваться. Если данные изначально имеют много пропусков или выбросов, это может исказить результаты.
Пример: Рассмотрим задачу предсказания цен на жилье. Если в наборе данных есть пропуски в характеристиках объекта (например, отсутствие площади) или выбросы (очевидно завышенные или заниженные цены), это обязательно отразится на качестве модели. Таким образом, перед тем как определить, что мы хотим предсказать, необходимо проанализировать доступные данные.
Рекомендация: Потратьте время на исследование данных, оценку их качества и выяснение, как они могут повлиять на вашу задачу. Используйте инструменты визуализации, такие как диаграммы рассеяния или коробчатые диаграммы, чтобы понять распределение данных и выявить возможные проблемы.
Учет контекста
Не менее важно учитывать контекст, в котором будет использоваться ваша модель. Постановка задач, игнорирующая реальную бизнес-среду и потребности пользователей, может привести к созданию алгоритмов, которые, хотя и работают технически верно, не приносят реальной ценности. Например, модель для предсказания потребительского поведения должна учитывать экономические и социальные тенденции, актуальные для целевого рынка.