run-ab-test-models

Execute controlled experiments comparing model versions using traffic splitting and statistical analysis.

Define test parameters, success criteria, and statistical requirements.

Expected: Experiment configuration with statistically sound sample size calculation, typically 5-10k samples per variant for 5-10% MDE.

Diseñe y ejecute pruebas A/B para modelos de aprendizaje automático en producción utilizando la división del tráfico, pruebas de significación estadística y estrategias de implementación canary/shadow. Mida las diferencias de rendimiento y tome decisiones basadas en datos sobre la implementación del modelo. Úselo al validar una nueva versión del modelo antes de la implementación completa, comparar modelos candidatos entrenados con diferentes algoritmos, medir el impacto de las métricas comerciales de los cambios en el modelo o cuando los requisitos regulatorios exijan una implementación gradual. Fuente: pjt222/development-guides.