Расскажи про самую сложную задачу или трудность в одном из проектов.

В одном из проектов по машинному обучению самой сложной задачей было построение модели для предсказания редких событий на основе сильно несбалансированных данных. Основная трудность заключалась в том, что положительных примеров было очень мало, а традиционные методы обучения приводили к переобучению или игнорированию редких классов.

Для решения этой проблемы я применил несколько подходов:

• Использовал методы балансировки выборки, такие как SMOTE и undersampling.
• Применил алгоритмы, устойчивые к дисбалансу, например, градиентный бустинг с настройкой весов классов.
• Ввел метрики качества, ориентированные на редкие классы (precision, recall, F1-score для миноритарного класса).
• Провел тщательный анализ признаков и добавил новые, которые лучше отражали специфику редких событий.

В итоге удалось добиться стабильной и интерпретируемой модели, которая хорошо работала на тестовых данных и в продакшене.