Как выбиралась модель в рабочем ML-проекте

Выбор модели зависит от задачи, данных и требований к производительности. Обычно начинаю с простых моделей (логистическая регрессия, дерево решений) для бейзлайна. Затем перехожу к более сложным (случайный лес, градиентный бустинг) и нейросетям, если данные позволяют.

Критерии выбора:

• Метрики (Accuracy, F1, AUC-ROC) на валидации
• Интерпретируемость (если важно объяснение предсказаний)
• Скорость обучения/инференса (для production)
• Размер данных (нейросети требуют больших данных)

Пример кода для сравнения моделей:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import f1_score

models = {
    "LogReg": LogisticRegression(),
    "RandomForest": RandomForestClassifier()
}

for name, model in models.items():
    model.fit(X_train, y_train)
    pred = model.predict(X_val)
    print(f"{name} F1: {f1_score(y_val, pred):.3f}")

Финализирую модель после A/B-тестов в production.