Почему моя модель не работает?

В статье обсуждаются типичные ошибки машинного обучения, из-за которых модели дают сбой в реальных приложениях, несмотря на хорошие результаты во время тестирования. Ключевые проблемы включают в себя вводящие в заблуждение данные (скрытые переменные, ложные корреляции, ошибки разметки), утечку данных (предобработка до разделения выборки, предвзятость заглядывания вперёд, итеративное переобучение на тестовом наборе) и неправильный выбор метрик (например, точность на несбалансированных данных). Автор рекомендует чек-лист REFORMS и такие практики, как использование карт значимости, разнообразные бенчмарки и правильное разделение данных, чтобы повысить надёжность модели.