От идеи до алгоритма: Как правильно ставить задачи для ML - страница 15

Как правильно формулировать гипотезы

Формулирование гипотезы необходимо начать с проблематики, которую вы хотите решить. Для достижения ясности следует отвечать на несколько ключевых вопросов:

1. Что вы хотите проанализировать? Определите переменные и их взаимосвязи.

2. На каком уровне точности вам нужно проверить гипотезу? Учитывайте риск ложноположительных результатов.

3. Каковы запланированные метрики успеха? Выбор метрик определяет, каким образом вы будете оценивать результаты тестирования гипотезы.

Следуя этим шагам, можно создать обоснованные гипотезы, которые будут служить основой для дальнейшего анализа. Например, если вы хотите понять влияние цен на спрос, ваша гипотеза может звучать: "Снижение цены на 10% приведет к увеличению спроса на товар на 15%".

Проверка гипотез: от анализа до анализа данных

Проверка гипотез в машинном обучении включает в себя экспериментирование, анализ данных и статистическую проверку. Для этого существует несколько методологий, среди которых выделяются A/B-тестирование, регрессионный анализ и методы машинного обучения.

# A/B-тестирование

A/B-тестирование является мощным инструментом для проверки гипотез, особенно в контексте веб-аналитики и маркетинга. Метод заключается в сравнении двух версий (групп A и B) и анализе их различных откликов. Например, если ваша гипотеза заключается в том, что изменение контента на сайте увеличит конверсию, вы можете показать одну версию страницы половине посетителей, а другую – остальным. Затем вам нужно будет собрать данные и проанализировать результаты, чтобы понять, какая версия оказалась более эффективной.

# Регрессионный анализ

Регрессионный анализ позволяет изучить зависимости между переменными и проверить, поддерживает ли ваша гипотеза собранные данные. Например, используя линейную регрессию, вы можете проверить, действительно ли изменения в ценах влияют на величину спроса, как было предположено в вашей гипотезе. В Python вы могли бы использовать такой код: