Você treinou seu primeiro modelo. Calculou as métricas. O R2 está próximo de 0.99.

O que um novato típico faz? Fica feliz, corre para o cliente pedir um bônus e implora para colocar essa maravilha em produção.
O que uma pessoa experiente faz? Fica grisalho, bebe café nervosamente e vai procurar onde está o vazamento de dados.

No mundo real, métricas perfeitas quase não existem. Se o seu modelo acerta tudo, significa que ele está trapaceando. O modelo deve funcionar em dados novos, nunca vistos antes. E para isso, você precisa entender a lógica da validação, não apenas copiar e colar train_test_split por hábito.

Essas são as coisas que vamos estudar na nova temporada do Master Group de ML. Na programação:
🟢 5 transmissões: desde os fundamentos do aprendizado de máquina até a construção e validação de modelos lineares básicos.
🟢 1 transmissão — prática em equipe. Chega de apenas assistir às aulas. Vocês vão resolver um problema prático em equipes, e depois vamos analisar os resultados juntos (e ver quem errou onde).
🟢 As gravações e meus arquivos de código, é claro, ficam com vocês. Pegue e use como cola no trabalho.

🗓 A primeira transmissão já é amanhã às 11:00, horário de Moscou.

Para quem demora a se decidir — as portas ainda estão entreabertas. Se tiver interesse, escreva para @obulygin91 ◀️