Оценка точности моделей или прогнозов при отсутствии исторических данных — одна из самых сложных задач в прикладной аналитике, особенно на стадии запуска нового продукта, вхождения в новый рынок или построения модели в условиях неизвестности. Классические метрики точности (RMSE, MAE, ROC AUC, precision, recall и т.п.) требуют истинных значений или фактических наблюдений, с которыми можно сравнивать прогнозы. Когда их нет, приходится использовать косвенные методы оценки качества модели, валидировать предположения и строить процесс итеративно.

Примеры ситуаций, когда нет исторических данных

1. Новый продукт или услуга без данных о поведении пользователей

2. Выход на новый рынок, где спрос неизвестен

3. Прогнозирование редких событий (например, churn в первом месяце запуска)

4. Построение ML-модели для задачи, где нет меток (например, сегментация клиентов)

5. Работа с синтетическими или экспертными данными в MVP-этапе

Подход к оценке точности без исторических данных

1. Использование экспертных знаний и эвристик

На начальном этапе можно прибегнуть к экспертной оценке правдоподобия результатов. Это особенно важно для:

• моделей прогнозирования спроса

• финансовых моделей роста

• оценок LTV или CAC

Методы:

• Калибровка через бенчмарки: сравнение с аналогичными метриками в индустрии или других продуктах компании.

• Опросы у бизнес-команд: оценки «похоже / не похоже», согласование с ожиданиями.

• Формулирование ограничений: например, коэффициент оттока не может быть выше 100%, выручка не может удваиваться еженедельно, доля новых пользователей не может превышать 80% при отсутствии маркетинга.

Эвристики не заменяют метрики точности, но позволяют отсеять некорректные или заведомо ошибочные прогнозы.

2. Генерация псевдо-исторических данных (симуляция)

Если нет данных — их можно смоделировать, опираясь на известные зависимости и гипотезы.

Методы:

• Построение синтетических данных, учитывающих логические связи (например, пользователь должен сначала зарегистрироваться, потом активироваться).

• Использование симуляторов процессов: например, генерация заказов с заданной конверсией, LTV, churn.

• AB-тесты в песочнице: например, запуск фейкового лендинга, где измеряется только первая конверсия (CTR, sign-up rate).

Синтетические данные позволяют протестировать модель на логичность поведения при известных параметрах (т.н. model sanity check).

3. Валидация модели на внешних или аналогичных данных

Если нет собственных исторических данных, можно использовать:

• Данные с открытых источников (open data)
  Пример: прогноз спроса по городам можно протестировать на данных Росстата, Eurostat, Kaggle и др.

• Данные аналогичных бизнесов/регионов
  Если модель строится для рынка Казахстана, можно протестировать её на данных Узбекистана или России, при условии схожей структуры поведения.

• Данные из прошлого этапа компании: MVP, бета-тест, пилотный запуск

Важно: даже если абсолютные значения отличаются, можно проверить стабильность ранжирования, поведение модели при изменении входов (monotonicity, sensibility).

4. Валидация на собственных допущениях (assertion-based testing)

Используется подход assert-based validation, когда аналитик или команда формирует набор правил, которые модель должна удовлетворять.

Примеры:

• Прогноз спроса должен быть **больше нуля
  **
• При увеличении бюджета маркетинга конверсия **не должна падать
  **

• LTV сегмента с высокой активностью должен быть выше, чем сегмента с низкой активностью

• Повышение цены должно снижать объём спроса (при прочих равных)

Это позволяет тестировать структурную корректность модели, даже если нет эталонных значений.

5. Реализация итеративного подхода (test in production)

Когда модель применяется в реальных условиях:

• Запускается на малой доле пользователей (shadow mode, canary release)

• Сравниваются предсказания с фактом по мере поступления данных

• Модель работает в «прогноз+факт»-режиме, и начинают формироваться **временные метки ошибок
  **

Через 1–2 недели можно начать замеры точности на:

• MAE (средняя абсолютная ошибка)

• Bias (систематическая ошибка)

• Coverage (охват значений)

При этом на старте важнее тренд и поведение модели, чем абсолютные показатели точности.

6. Байесовские подходы и неопределённость

Если модель работает в условиях высокой неопределённости, можно использовать:

• Байесовские модели, в которых можно зашить априорные знания и обновлять их по мере поступления данных.

• Модели с интервальным прогнозом (предсказание не одного значения, а диапазона)

• Квантили/percentile-based модели, где можно показать распределение возможных исходов

Пример:

Прогноз спроса = 1100 ед. [доверительный интервал 95%: 950 – 1300]

Это снижает риски принятия решений «по одной точке» и позволяет планировать сценарии.

7. Проверка устойчивости к входным данным (sensitivity testing)

Проводится серия стресс-тестов:

• Что произойдёт с прогнозом, если увеличить input X на 10%?

• Как изменится output, если одна переменная будет недоступна?

Это позволяет выявить:

• Чрезмерно чувствительные параметры

• Переобучение на шум

• Нелогичное поведение при экстремальных значениях

8. Построение метрик surrogate performance

Когда не доступен ground truth, можно использовать косвенные метрики:

• Доля клиентов, согласных с рекомендацией модели (например, в рекомендательной системе)

• **Клики по предложениям, основанным на прогнозах
  **

• **Доля ошибок, выявленных вручную или бизнесом
  **

Пример: модель рекомендует скидку, и её применяют — можно отследить эффективность акции, даже если изначально не было данных по реакциям на такие предложения.

9. Документирование неопределённости

При работе без исторических данных важно не только пытаться "выжать" точность, но и коммуницировать неопределённость:

• Указывать, какие допущения сделаны

• Какие ограничения у модели

• Какие параметры будут уточняться по мере накопления данных

Такой подход повышает доверие к аналитике, особенно в стартап-среде, где допущения — часть стратегии.

Даже при отсутствии исторических данных можно выстроить верифицируемую и адаптивную систему оценки качества модели, если применять методы симуляции, структурной проверки, стресс-тестирования и постепенного накопления наблюдений. Это позволяет запускать модели с контролируемым уровнем риска и накапливать знания в процессе.