Разработчик, занимающийся оценкой и валидацией моделей, отвечает за оценку и тонкую настройку моделей машинного обучения для обеспечения их эффективности и точности. Они разбивают данные на обучающие и тестовые наборы, применяют различные метрики оценки, такие как точность, отзыв или F-score, и выполняют перекрестную валидацию для проверки эффективности модели. Для проверки моделей используются такие методы, как кросс-валидация k-fold, стратифицированная кросс-валидация k-fold или кросс-валидация временных рядов. Также решаются проблемы переборки или недоборки путем корректировки параметров модели или использования методов регуляризации. Их цель - оптимизировать прогностические возможности модели при минимизации риска ошибок и смещений.