📍 Почему выбор тестовой выборки может сильнее повлиять на выводы о модели, чем архитектура или гиперпараметры

Потому что если тестовая выборка не отражает реальные условия, любые выводы о «качестве модели» будут ложными.

Даже идеальная модель может провалиться, если тест не покрывает важные кейсы — например, редкие классы, пограничные случаи или будущие изменения среды.

В машинном обучении качество модели — это качество вывода о ней, и тестовая выборка — его основа. Это особенно критично в задачах с перекосом классов, изменяющейся средой и высокой ценой ошибки.

Библиотека собеса по Data Science