❔ Почему модели машинного обучения иногда плохо работают на данных, которые выглядят похожими на тренировочные, но отличаются по распределению

Это связано с явлением, называемым сдвигом распределения (distribution shift). Даже если новые данные внешне похожи на те, на которых модель училась, их статистические характеристики могут отличаться — например, изменилось соотношение классов, или изменился фон, освещение, стиль и т.д.

Модель при этом «предполагает», что новые данные имеют то же распределение, что и тренировочные, и поэтому её предсказания становятся менее точными и менее надёжными.

Причина в том, что модель фактически учится шаблонам, специфичным для тренировочных данных, а не универсальным закономерностям. Без специальных техник (например, адаптации домена, регуляризации, обучения на более разнообразных данных) она плохо обобщает.

Библиотека собеса по Data Science