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.

Concevez et exécutez des tests A/B pour les modèles ML en production à l'aide de stratégies de répartition du trafic, de tests de signification statistique et de déploiement Canary/Shadow. Mesurez les différences de performances et prenez des décisions basées sur les données concernant le déploiement du modèle. À utiliser pour valider une nouvelle version de modèle avant un déploiement complet, comparer des modèles candidats formés avec différents algorithmes, mesurer l'impact des mesures commerciales des modifications du modèle ou lorsque les exigences réglementaires imposent un déploiement progressif. Source : pjt222/development-guides.