Зачем нужны базовые решения (baselines) и абляции и почему «поднял точность на 5%» без них — пустая фраза?

Baseline — минимальная референсная модель, без которой число «accuracy 0.85» не интерпретируется. Минимум: DummyClassifier + простая LogReg + предыдущая версия продакшна. Ablation = выключаем по одному компоненту (группу фичей, регуляризацию, embedding) и меряем падение метрики — это чистая атрибуция прироста. Paper / PR без таблицы baselines = red flag для senior ML.