Когда ко мне приходит бизнес-проблема, я сначала стараюсь максимально глубоко понять контекст: какие решения будут приниматься на основе результата, кто конечный пользователь модели и какие ограничения существуют — юридические, технические, финансовые. Часто формулировка звучит абстрактно, например «нужно снизить отток» или «увеличить продажи», и моя задача — превратить это в измеримую и формализованную цель.

Я уточняю, какое конкретное действие должно быть оптимизировано. Например, если речь об оттоке, важно понять: мы хотим предсказывать вероятность ухода клиента? Или хотим ранжировать клиентов для таргетированной коммуникации? От этого зависит тип задачи.

Формализация ML-задачи

После прояснения цели я определяю тип задачи машинного обучения. Если нужно предсказать факт наступления события — это классификация. Если требуется прогноз числового показателя — регрессия. Если задача связана с приоритизацией или сортировкой объектов — это ранжирование.

Также я определяю единицу наблюдения: что именно является объектом модели — клиент, транзакция, сессия, товар. Неправильный выбор уровня агрегации может привести к некорректной постановке задачи.

Отдельное внимание я уделяю горизонту прогнозирования: за какой период мы предсказываем событие и какие данные считаются доступными на момент предсказания. Это помогает избежать утечки данных и сделать модель реалистичной для продакшена.

Определение целевой переменной

Далее я формализую target. Иногда он очевиден, например бинарный флаг покупки. Но часто его нужно сконструировать: задать порог, определить окно времени, уточнить критерии события. Я проверяю, что целевая переменная корректно отражает бизнес-цель и не искажена техническими особенностями данных.

Если есть неоднозначность, я обсуждаю с бизнесом несколько вариантов формулировки таргета и их последствия для интерпретации результата.

Выбор целевой метрики

После формализации задачи я выбираю метрику, ориентируясь не только на техническую корректность, но и на бизнес-ценность. Например, если важнее минимизировать пропуск редкого, но дорогого события, я фокусируюсь на recall. Если критично избегать ложных срабатываний — на precision.

Если задача связана с ранжированием, я выбираю метрики, отражающие качество порядка объектов. Если прогноз используется для принятия решений с финансовыми последствиями, я стараюсь связать метрику напрямую с денежным эффектом или построить кастомную функцию потерь, учитывающую стоимость ошибок.

Проверка согласованности

Я всегда проверяю, насколько выбранная офлайн-метрика действительно коррелирует с бизнес-результатом. Если есть возможность, провожу пилот или анализ исторических данных, чтобы убедиться, что улучшение метрики действительно приводит к желаемому эффекту.

Также я заранее определяю, какие дополнительные метрики будут мониториться, чтобы контролировать стабильность и риски.

Таким образом, перевод бизнес-проблемы в ML-задачу для меня — это процесс последовательной декомпозиции: от стратегической цели к формальной постановке, корректному target и метрике, которая отражает реальную ценность решения.