Обсуждение:Фальсификация модели

Напиши подробную академическую статью для machinelearning.ru в формате MediaWiki по теме «Фальсификация модели». Целевая аудитория — студенты и специалисты по машинному обучению, анализу данных и прикладной математике.

Правила оформления:

1. Вся математика — строго в тегах , не <math>.
2. Термины — как вики-ссылки [[]].
3. Стиль строго академический, без воды, но понятный новичку.

Обязательные разделы: преамбула (определение, значение, связь с другими понятиями), терминология, исторический контекст, математическая постановка, классификация подходов, методы обнаружения, практический протокол, ограничения и типичные ошибки, современные исследования, значение для науки и практики, «См. также», «Примечания» (), «Литература», «Ссылки», категории.

Используй только реальные источники (ACL, NeurIPS, ICML, JMLR, arXiv и т.п.), не выдумывай ссылки, авторов и DOI. Выдай сразу готовый MediaWiki-код без плана и пояснений.

Поправь статью до уровня публикации:

1. Смягчи формулировку про Поппера — опровержение не влечёт автоматический отказ от модели, а требует проверки допущений и области применимости.
2. Убери категоричные обобщения («превратилась в набор процедур» и т. п.).
3. Уточни, что кросс-валидация оценивает обобщающую способность, а не строго фальсифицирует модель.
4. Добавь 2–3 понятных примера (линейная регрессия и остатки, кредитный скоринг при сдвиге распределения, LLM-бенчмарк с загрязнением данных).
5. Добавь современные источники про меморизацию, benchmark contamination и оценку LLM.
6. Разведи термины: фальсификация, валидация, верификация, оценка качества, калибровка, стресс-тестирование.
7. Проверь внутренние ссылки, убери красные/несуществующие.
8. Улучши читаемость — простой пример перед формулами, формулы поясняй словами.