Компания создала модель для прогнозирования цен на товары. Модель хорошо показала себя на тренировочных данных, но её производительность значительно снизилась после развёртывания. Что должна сделать компания для решения этой проблемы?

Проблема, когда модель хорошо работает на тренировочных данных, но плохо на новых, называется переобучением (overfitting). Переобучение возникает, когда модель слишком хорошо запоминает тренировочные данные, включая шум, и не может обобщать на новые, невидимые данные. Увеличение объёма данных для обучения является эффективным способом борьбы с переобучением, поскольку это помогает модели лучше выявлять общие закономерности, а не запоминать специфические особенности ограниченного набора данных. Уменьшение объёма данных, наоборот, усугубит проблему. Добавление гиперпараметров может увеличить сложность модели и потенциально усилить переобучение. Увеличение времени обучения модели также может привести к переобучению, если модель уже достаточно обучена.