От бизнес-проблемы к ML-постановке

Путаница между бизнес-метрикой и ML-метрикой: оптимизация accuracy не гарантирует решение бизнес-задачи удержания клиентов

Переобучение модели на тренировочной выборке из-за недостаточной регуляризации

Утечка целевой переменной через признаки, доступные только после наступления события

Неверный выбор типа задачи: регрессия вместо классификации

Использование устаревших данных, не отражающих текущее поведение клиентов