Энтузиаст обучил классификатор телепередач для Kodi — и узнал, почему F1 сломал его модель

Автор на Habr описывает опыт обучения классификатора телепередач для Kodi. Задача прикладная: телевизор включается редко, но хочется попадать на качественный контент о путешествиях, науке и космосе, не перебирая вручную всё, что идёт в эфире каналов вроде «Моей Планеты».

Отдельный интерес представляет разбор ошибок модели. Автор отмечает, что классификатор обманулся на метке F1 = 1,000 — то есть на формально идеальной метрике, которая на практике не отражала реальное качество рекомендаций. Это классическая ловушка при работе с малыми и несбалансированными выборками, знакомая и продуктовым командам в медиа.

Для кино- и ТВ-индустрии кейс полезен как пример того, как инженерные решения по рекомендациям упираются в качество разметки и постановку задачи. Технические детали и код — на сайте источника.