Какие инструменты использовали при тестировании

Структурированный ответ

1. Инструменты для тестирования данных:

   • Pandas Profiling: Использовал для создания отчётов о наборе данных, выявления аномалий, пропусков и распределений.
   • Great Expectations: Применял для проверки соответствия данных заданным ожиданиям и стандартам. Это помогло избежать ошибок в предсказаниях модели.

2. Инструменты для тестирования моделей:

   • Scikit-learn: Использовал для разделения данных на тренировочные и тестовые наборы и для оценки производительности моделей с помощью таких метрик, как accuracy, precision и recall.
   • MLflow: Применял для отслеживания экспериментов, управления версиями моделей и их тестирования в различных средах.

3. Методы тестирования:

   • Кросс-валидация: Использовал для оценки устойчивости модели, позволяя избежать переобучения и гарантируя ее работоспособность на новых данных.
   • A/B тестирование: Применял для сравнения эффективности различных моделей, что позволяло выбирать наиболее подходящий вариант для продакшена.

4. Результаты тестирования:

   • Тестирование с использованием указанных инструментов позволило значительно улучшить качество предсказаний и снизить количество ошибок. Например, после внедрения Great Expectations, количество аномалий в данных сократилось на 30%, что повысило общую точность модели.