Когда я проектирую A/B-тест для оценки ML-модели, я начинаю с четкой формулировки гипотезы. Мне важно понять, какое изменение мы проверяем и какой конкретный бизнес-эффект ожидаем. Например, мы тестируем новую модель ранжирования, которая должна увеличить конверсию или средний чек.

Я формулирую нулевую и альтернативную гипотезы, определяю основную метрику успеха и вторичные метрики, которые помогут контролировать побочные эффекты.

Выбор единицы рандомизации

Следующий важный шаг — определить, на каком уровне будет происходить рандомизация: пользователь, сессия, запрос или другой объект. Я выбираю уровень так, чтобы избежать пересечений между группами и минимизировать утечку эффекта. Например, если модель влияет на пользовательский опыт в долгосрочной перспективе, корректнее рандомизировать по пользователям, а не по отдельным событиям.

Определение метрик и горизонта наблюдения

Я выбираю основную бизнес-метрику, которая отражает реальную ценность модели, и дополнительные guardrail-метрики для контроля рисков — например, стабильность системы, нагрузку или негативное влияние на другие показатели.

Также я определяю горизонт эксперимента: сколько времени нужно, чтобы эффект стал заметным и статистически значимым. Это зависит от объема трафика, ожидаемого размера эффекта и сезонных факторов.

Расчет размера выборки и мощности

Перед запуском я оцениваю минимально детектируемый эффект и рассчитываю необходимый размер выборки. Мне важно, чтобы эксперимент имел достаточную статистическую мощность, иначе результаты могут быть недостоверными.

Я также учитываю возможные отклонения: неравномерность трафика, сезонность, технические сбои.

Контроль корректности эксперимента

Во время проведения теста я проверяю баланс групп по ключевым характеристикам, чтобы убедиться, что рандомизация сработала корректно. Мониторю технические метрики, чтобы исключить влияние багов или нестабильности инфраструктуры.

Я избегаю преждевременного завершения теста при первых положительных результатах, чтобы не нарушать статистические предпосылки.

Анализ результатов

После завершения эксперимента я анализирую статистическую значимость, размер эффекта и его практическую ценность. Важно не только наличие статистической разницы, но и её бизнес-смысл: оправдывает ли эффект затраты на внедрение и поддержку модели.

Я также анализирую результаты по сегментам, чтобы понять, одинаково ли модель работает для разных групп пользователей. Это помогает принять более взвешенное решение о полном внедрении.