Вы натренировали свою первую модель. Вывели метрики. Там R2 стремится к 0.99.

Что делает типичный новичок? Радуется, бежит к заказчику требовать премию и просит выкатывать это чудо в прод.
Что делает человек с опытом? Седеет, нервно пьет кофе и идет искать, где у него утечка данных.

В реальном мире идеальных метрик почти не бывает. Если ваша модель угадывает всё, значит она читерит. Модель должна работать на новых, невиданных ранее данных. А для этого нужно понимать логику валидации, а не просто по привычке копипастить train_test_split.

Вот такие вещи мы будем изучать в новом сезоне Мастер-группы по ML. В программе:
🟢 5 эфиров: от самых азов машинного обучения до построения и валидации базовых линейных моделей.
🟢 1 эфир — командная практика. Хватит просто смотреть лекции. Будете в командах решать практическую задачу, а потом мы все вместе будем разбирать результаты (и смотреть, кто где накосячил).
🟢 Записи и мои файлы с кодом, естественно, остаются у вас. Забираете и используете как шпаргалку в работе.

🗓 Первый эфир уже завтра в 11:00 по мск.

Для тех, кто долго запрягает — двери еще приоткрыты. Если интересно, пишите в личку @obulygin91 ◀️