Кратко, по делу — план диагностики, способы снижения переобучения, метрики/визуализации и как объяснить стейкхолдерам.

1) Диагностика причины (порядок действий)

Проверить качество разбиения: нет ли утечки данных (feature/label leakage), дублирующихся записей, временной утечки; убедиться в стратификации метки при валидации (например, стратифицированный K‑fold (k=5)).Проверить баланс классов и базовый чек: распределение меток, baseline (например, частота положительного класса (p)).Построить learning curves: ошибка/метрика на обучении и валидации в зависимости от размера выборки.Validation strategy: убедиться, что валидация корректна — использовать стратифицированную кросс‑валидацию (например, (k=5) или (k=10)).Исследовать признаки: корреляции, мультиколлинеарность, необычно сильные фичи (возможная утечка) — посмотреть важности признаков и SHAP.Проверить модельные параметры: глубина дерева, число листьев, минимальное число образцов в листе, степень обрезки (pruning).Проверить вероятности (калибровка) и распределение предсказаний.

2) Как снижать переобучение (практические шаги)

Простая регуляризация дерева:
Ограничить глубину ( \text{max_depth}= ) например (5)-(10).Увеличить минимальное число в листе ( \text{min_samples_leaf}= ) например (5)-(50) (в зависимости от данных).Увеличить ( \text{min_samples_split}) и/или ограничить ( \text{max_leaf_nodes}).Применить пост‑обрезку (cost complexity pruning) с параметром ( \alpha) (в sklearn: ( \text{ccp_alpha})).Переход на ансамбли:
Random Forest (уменьшает переобучение за счёт бутстрепа и случайной подвыборки признаков).Gradient Boosting с регуляризацией (learning_rate маленький, subsample < (1), colsample_bytree < (1), ранняя остановка).Упростить модель / фичи:
Убрать/преобразовать сильно шумные или подозрительные признаки (фильтр по importance/корреляции).Применить отбор признаков (RFE, L1‑регуляризация) или сжать пространство (PCA) как эксперимент.Собрать больше данных или использовать data augmentation (если применимо).Настроить гиперпараметры через кросс‑валидацию (Grid/Random/Bayesian) с целевой метрикой на валидации.Добавить калибровку вероятностей (Platt scaling / isotonic) если нужны корректные вероятности.Сравнить с более простыми моделями (логистическая регрессия) как baseline.

3) Какие метрики использовать

Общие: accuracy (при равном балансе), но важнее:
Precision, Recall, F1.ROC AUC (=) area under ROC.PR AUC (если классы не сбалансированы).Log loss / Brier score (качество вероятностей).Бизнес‑ориентированные: матрица ошибок, стоимость FP/FN, ожидаемая прибыль/убыток.Для мониторинга: разница train–val по выбранной метрике, доверительные интервалы по кросс‑валидации.

4) Визуализации для диагностики и отчёта

Learning curve: метрика (train/val) vs размер обучающей выборки.Validation curve: метрика vs гиперпараметр (например, ( \text{max_depth})).Confusion matrix (по валидации / кросс‑валидации).ROC curve и PR curve.Калибровочная кривая (reliability diagram) и histogram предсказанных вероятностей.Feature importance (барплот) + SHAP summary и dependence plots для объяснения, какие признаки влияют.Визуализация одного типичного дерева (если дерево маленькое) для наглядности.Boxplots/violin для распределений предсказаний по классам.

5) Как объяснить результаты стейкхолдерам (коротно, понятно)

Суть: модель “запомнила” тренировочные примеры — очень высокая точность на обучении ( \approx 99\%) и низкая на валидации ( \approx 68\%) указывают на переобучение. (Пример формулировки: «Модель чрезмерно подогнана под тренировочные данные и плохо обобщает»).Покажите learning curve: если есть большой разрыв между кривыми — это классическая переобученность; если кривые сходятся на низком уровне — недообучение.Представьте бизнес‑метрики: как текущее качество влияет на KPI (сколько FP/FN в день, стоимость ошибок).Предложите план действий с приоритетами и оценкой времени/рисков: 1) проверить утечку данных (24–48 ч), 2) перестроить модель с регуляризацией/ансамблями и CV (3–7 дней), 3) собрать/маркировать доп. данные (зависит от ресурса).Ожидаемые результаты и компромиссы: уменьшение переобучения обычно снижает тренировочную точность, но повышает реальную на новых данных; дополнительные данные или ансамбли обычно дают наилучший прирост.Дайте прозрачную метрику успеха: цель — поднять валидационную метрику (например, ROC AUC или F1) и сократить разрыв train–val до приемлемого уровня (задать целевой диапазон).

Если нужно, могу дать конкретный чеклист командных команд/параметров для быстрого эксперимента (grid для ( \text{max_depth}), ( \text{min_samples_leaf}), ( \text{ccp_alpha}) и т.д.).