Algumas práticas recomendadas para machine learning:
Certifique-se de que seus dados estejam limpos, organizados e completos.
Selecione a abordagem correta que vai ao encontro do seu problema e dos seus dados atuais.
Use técnicas para evitar o overfitting, no qual o modelo funciona bem nos dados de treinamento, mas mal nos novos dados.
Avalie o desempenho do seu modelo testando-o em dados não vistos. O desempenho medido durante o desenvolvimento e a otimização do modelo não é um bom indicador de como será seu desempenho em produção.
Ajuste as configurações do modelo para encontrar o melhor desempenho — conhecido como ajuste de hiperparâmetros.
Escolha métricas além da precisão do modelo padrão que avaliem o desempenho do modelo no contexto da sua aplicação e do problema de negócios.
Mantenha registros detalhados para garantir que outras pessoas possam entender e replicar seu trabalho.
Mantenha seu modelo atualizado para garantir que ele continue a ter um bom desempenho em novos dados.