Модель мониторинга начала помечать нормальные транзакции как подозрительные (false positives). Что будешь делать?

Если модель мониторинга начала часто помечать нормальные транзакции как подозрительные (false positives), нужно провести следующие шаги:

1. Анализ данных: проверить, не изменились ли данные, на которых работает модель (например, новые паттерны поведения пользователей).
2. Переобучение модели: возможно, модель устарела и требует обновления на новых данных.
3. Настройка порогов: скорректировать порог срабатывания модели, чтобы снизить количество ложных срабатываний.
4. Добавление новых признаков: улучшить качество модели, добавив релевантные признаки, которые помогут лучше отличать нормальные транзакции от подозрительных.
5. Использование ансамблей: комбинировать несколько моделей для повышения точности.
6. Мониторинг и обратная связь: внедрить систему сбора обратной связи от аналитиков или пользователей для корректировки модели.

В итоге, важно не только снизить false positives, но и сохранить чувствительность модели к реальным угрозам.