Classical ML · zero API
🧮 ML Lab · P(paid) · forecast · clustering
Локальные модели на scikit-learn: бинарный предиктор вероятности оплаты, Holt-Winters прогноз объёма звонков, K-Means поведенческая кластеризация. Обучение и инференс — полностью на своём железе, ни одного API-запроса.
P(paid) классификатор
Предсказывает вероятность conversion_action == 'agreed_to_pay'.
Фичи: overall_score, section rates, talk-ratio, WPM, sentiment, temperature, financial_readiness, red_flag_count и др.
Forecast объёма
Экспоненциальное сглаживание с недельной сезонностью.
Возвращает point-forecast + 95% CI на каждый день. API →
K-Means кластеризация
Поведенческие кластеры поверх портрета.
StandardScaler + KMeans. Центроиды выгружаются через ML-run.
История запусков
| Когда | Kind | Algo | n_train | n_test | Metrics | Status |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-04-24 19:14 | clusterer |
kmeans |
35 | — |
k=5
inertia=556.94
|
ok |
| 2026-04-24 19:14 | volume_forecast |
naive_mean_last_7d |
2 | — |
resid_std=0.0
|
ok |
| 2026-04-24 19:13 | volume_forecast |
naive_mean_last_7d |
2 | — |
resid_std=0.0
|
ok |
| 2026-04-24 19:12 | volume_forecast |
naive_mean_last_7d |
2 | — |
resid_std=0.0
|
ok |