Конкретная цель: Оптимизировать модель машинного обучения для снижения ложных срабатываний.
Измеримость: Достигнуть уровня FPR ≤ 5%.
Достижимость: Тюнинг гиперпараметров и использование методов балансировки классов.
Релевантность: Влияет на клиентский опыт и снижение оттока.
Время: Завершить за 3 недели.
Конкретная цель: Оптимизировать модель машинного обучения для снижения ложных срабатываний.
Измеримость: Достигнуть уровня FPR ≤ 5%.
Достижимость: Тюнинг гиперпараметров и использование методов балансировки классов.
Релевантность: Влияет на клиентский опыт и снижение оттока.
Время: Завершить за 3 недели.