Коротко и по делу — план действий и способы оценки.
Что изменить в модели (шаги по приоритете)
- Данные и балансировка:
- Оценить дисбаланс и распределение по признакам, удалить дубликаты/шумы.
- Ресемплировать только на обучающей выборке: oversampling (SMOTE, ADASYN), undersampling, или гибрид. Для синтетики контролировать качество синтетических примеров.
- Рассмотреть генерацию дополнительных данных / аугментацию (если применимо).
- Взвешивание классов и функция потерь:
- Использовать веса классов в loss: например взвешенный кросс-энтропийный:
$\mathcal{L}=-w_{1}y\log p-w_0(1-y)\log (1-p)$,
где часто $w_c=\frac{N}{2N_c}$ или $w_c\propto 1/N_c$.
- Рассмотреть focal loss для редких классов:
$\mathcal{L}=-\alpha (1-p{)}^{\gamma }y\log p-(1-\alpha )p^{\gamma }(1-y)\log (1-p)$.
- Борьба с переобучением (regularization / архитектура):
- Уменьшить сложность модели (меньше слоёв/нейронов).
- Dropout, weight decay (L2), batch normalization.
- Data augmentation и ранняя остановка (early stopping) по валидационной метрике.
- Регуляризация через увеличение объёма данных или использование предобученных моделей / transfer learning.
- Обучение и оптимизация:
- Стратегии обучения: уменьшение learning rate, lr-scheduler, менять batch size.
- Подбор порога решения (threshold tuning) по целевой метрике (не обязательно 0.5).
- Модели и ансамбли:
- Попробовать простые модели (логистическая регрессия, градиентный бустинг) — часто лучше трактуют дисбаланс.
- Энсамбли (bagging/stacking) с балансировкой классов.
- Остальное:
- Калибровать вероятности (Platt scaling, isotonic) если требуется вероятностный вывод.
- Контролировать leakage: ресемплирование/аугментацию только на train, кросс-валидация стратифицированная.
Как оценивать результат (метрики и процедуры)
- Разбиение и валидация:
- Стратифицированный train/val/test; или стратифицированный k-fold CV.
- Ресэмплирование применять только к training fold.
- Оценивать устойчивость метрик через bootstrap (доверительные интервалы).
- Метрики (особенно для дисбаланса):
- Precision: $\text{Prec}=\frac{TP}{TP+FP}$.
- Recall (TPR): $\text{Rec}=\frac{TP}{TP+FN}$.
- F1: $F1=2\cdot \frac{\text{Prec}\cdot \text{Rec}}{\text{Prec}+\text{Rec}}$.
- AUROC (общее разделение классов) и, важнее при сильном дисбалансе, AUPRC (average precision).
- Balanced accuracy: $\frac{TPR+TNR}{2}$.
- MCC: $\text{MCC}=\frac{TP\cdot TN-FP\cdot FN}{\sqrt{(TP+FP)(TP+FN)(TN+FP)(TN+FN)}}$ — устойчива при дисбалансе.
- Brier score и калибровочные диаграммы для проверки вероятностей.
- Критерий выбора порога:
- Подбирать порог по максимизации целевой бизнес-метрики, F1 или Youden’s J: $J=TPR-FPR$.
- Сравнивать ROC и PR кривые; при редком положительном классе AUPRC информативнее.
- Статистика:
- Оценивать статистическую значимость и CI метрик через bootstrap.
- Тестировать улучшения на независимом отладки наборе (hold-out).
- Практические проверки:
- Матрица ошибок (confusion matrix) и анализ ошибок по примерам.
- Precision@k, если интересует топ-k предсказаний.
- Отслеживать тренды: обучение/валидационная loss и метрики для выявления переобучения.
Короткая последовательность действий для студента
1. Сделать стратифицированный split (train/val/test).
2. На train: попробовать class weights + уменьшение сложностей модели + L2 + dropout + early stopping.
3. Если нужно — попробовать oversampling (SMOTE) и/или простые модели (логрег, XGBoost).
4. Подбирать порог и оценивать по AUPRC, F1, MCC; получить CI через bootstrap.
5. Калибровать вероятности и проверять на hold-out.
Если нужно, могу дать конкретные настройки loss, формулы весов и пример pipeline в коде.