👉 Как бы вы поступили, если ваша модель показывает хорошие метрики, но бизнес-цель при этом не улучшается

Возможные причины и действия:

Неверные метрики: может быть, оптимизируется surrogate-метрика (например, ROC AUC), которая слабо коррелирует с бизнес-результатом.
→ Перейти к метрикам, отражающим бизнес (uplift, ROI, precision@top-K).

Неправильная точка принятия решения: модель даёт предсказания, но downstream-система их игнорирует или использует неправильно.
→ Проверить интеграцию: как именно модель влияет на решение.

Неверная целевая функция: возможно, модель обучена на задачу, которая не связана напрямую с целью (например, клик ≠ покупка).
→ Пересмотреть target или изменить бизнес-логику.

Эффект на поведение: модель меняет поведение пользователей так, что в итоге это ухудшает метрику (например, слишком агрессивная рекомендация вызывает отток).
→ Провести A/B-тест и анализ пост-эффектов.

Библиотека собеса по Data Science