機械学習のベストプラクティスの一部は次のとおりです。
データがクリーンで、整理され、完全であることを確認します。
現在の問題とデータに適合した正しいアプローチを選択します。
過学習を防止する手法を使用します。過学習では、モデルは学習データでは適切に機能しますが、新しいデータでは適切に機能しません。
完全に新しいデータでテストすることで、モデルのパフォーマンスを評価します。モデルを開発し、最適化する際に測定したパフォーマンスで、本番でのパフォーマンスを予測できるとはかぎりません。
モデルの設定を調整し、最高のパフォーマンスを見つけます（ハイパーパラメーター調整）。
標準的なモデルの正解率に加えて、実際の用途とビジネス問題のコンテキストでモデルのパフォーマンスを評価するメトリックを選択します。
他の人が作業を理解し、再現できることを保証するために、詳細な記録を残します。
モデルを常に最新の状態に保ち、新しいデータに対しても優れたパフォーマンスを発揮できるようにします。