Что такое schema validation в ML pipeline?

Schema validation в ML pipeline — это процесс проверки соответствия входных данных определённой структуре и типам перед их использованием в модели или последующих этапах обработки.

Основные задачи schema validation:

• Проверить наличие всех необходимых признаков (фич).
• Убедиться, что типы данных (числа, категории, даты) соответствуют ожиданиям.
• Проверить диапазоны значений и отсутствие аномалий.
• Обеспечить согласованность данных между этапами pipeline.

Например, если модель ожидает числовой признак "возраст" в диапазоне от 0 до 120, schema validation выявит ошибки, если придут отрицательные значения или пропуски.

Это помогает предотвратить ошибки на этапе обучения или предсказания, улучшить качество данных и повысить надежность ML-системы.