Сначала провести диагностику: сравнить метрики на тестовых данных и в production (может быть дрифт данных). Проверить логирование и мониторинг модели.

Пример диагностики дрифта:

from scipy.stats import ks_2samp

Сравниваем распределения признаков

train_feature = train_data['feature']
prod_feature = prod_data['feature']
ks_stat, p_value = ks_2samp(train_feature, prod_feature)
print(f"P-value: {p_value:.3f}") # p < 0.05 → значимый дрифт

Действия:  
1. Пересмотреть feature engineering (возможно, признаки устарели)  
2. Добавить регулярный ретренинг модели  
3. Внедрить A/B тестирование новой версии  
4. Уточнить бизнес-метрики (возможно, оптимизировали не ту метрику)  

Важно: наладить цикл обратной связи с бизнесом для четкого понимания ожиданий.