# Ml Research

> Применяйте при проектировании или проведении ML-эксперимента для проверки гипотезы о модели; определяйте целевую переменную, разбиение без утечки, простую базовую модель, сопоставимые эксперименты и границы обобщения.

- Skill: `fbakiyev/ml-research` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add fbakiyev/ml-research`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/fbakiyev/ml-research/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Research & Search
- Author: fbakiyev (https://skillmd.com/u/fbakiyev)
- Updated: 2026-09-21
- Page: https://skillmd.com/skills/fbakiyev/ml-research

---


# Исследования в машинном обучении

## Постановка эксперимента

- Определите решение, единицу прогноза, целевую переменную и момент её полной доступности, доступный снимок данных, базовый вариант для сравнения (baseline), основную метрику и целевую совокупность при применении.
- Прежде чем выбирать метод, изучите существующие эксперименты, происхождение данных, среду и версии пакетов. Учитывайте уже заданные ограничения и согласованные допущения.

## Ключевые решения

1. Выбирайте проверку под заявленный вывод: временное разбиение для будущих прогнозов, разделение групп для новых сущностей или обоснованное сочетание. Учитывайте перекрытие окон целевой переменной и зависимости; перемешивание строк не делает их независимыми.
2. Разделяйте данные до обучения предобработки, заполнения пропусков, отбора признаков и настройки гиперпараметров. Настраивайте на тренировочных и валидационных данных, а финальную отложенную выборку не используйте до фиксации кандидата и правила принятия решения.
3. Сравнивайте с простым базовым вариантом на одних примерах, при одинаковой доступности целевой переменной, определении метрики и значимом бюджете ресурсов. Отличайте улучшение модели от изменения данных, признаков и условий оценки.
4. Исследуйте важные срезы и ошибки, указывая число примеров и неопределённость. Учитывайте малые и зависимые выборки, а также многократные эксперименты как ограничения выводов; привлекательной общей метрики недостаточно.

## Результат и проверка

- Подготовьте запрошенный эксперимент, ноутбук или исследовательское заключение с определением данных и разбиений, конфигурацией, результатами и инструкциями по воспроизведению.
- При выполнении экспериментов фиксируйте значимые параметры среды и случайности; не обещайте одинаковые результаты только на основании фиксированного seed.
- Укажите, что действительно запускалось, сравните базовый вариант и кандидата, отделите измеренные результаты от гипотез и предположений о production.

## Ограничения

- Не оптимизируйте без базового варианта и не приводите метрики без контекста разбиения и утечки.
- Не настраивайте по финальной тестовой выборке и не приравнивайте успешный ноутбук к готовности к production.

## Источники

- [Предотвращение утечки при предобработке](https://scikit-learn.org/stable/common_pitfalls.html).
- [Кросс-валидация для групп и зависимых во времени данных](https://scikit-learn.org/stable/modules/cross_validation.html).