Кратко сформулирую задачу, затем дам конкретные рекомендации по метрикам, подготовке данных, моделям/регуляризациям и проверке устойчивости.
1) Задача (пример)
- Многоклассовая классификация с $C$ классами, сильно несбалансированными (доля некоторых классов $\ll 1$).
- Дано: признаки $X\in {\mathbb{R}}^{N\times d}$, метки $y\in \{1,\dots ,C{\}}^N$.
- Цель: надежно предсказывать каждый класс при минимизации ошибок для редких классов и учёте разных затрат ошибок.
2) Какие метрики выбирать
- Не использовать простую точность (accuracy) как основную метрику при сильном дисбалансе.
- Рекомендуемые метрики:
- Макро-усреднённый F1: ${\text{F1}}_{\text{macro}}=\frac{1}{C}{\sum }_{c=1}^C\frac{2\cdot {\text{Prec}}_c\cdot {\text{Rec}}_c}{{\text{Prec}}_c+{\text{Rec}}_c}$.
- Балансированная точность: $\text{BalAcc}=\frac{1}{C}{\sum }_{c=1}^C\frac{T{P}_c}{T{P}_c+F{N}_c}$.
- Макро-ROC-AUC (one-vs-rest) или среднее AUC по классам.
- Для общего качества и учёта всех ошибок: многоклассовый MCC (поддерживается в библиотеках).
- Дополнительно смотреть матрицу ошибок и Precision/Recall по каждому классу; при наличии затрат — средняя стоимость по матрице штрафов.
- При выборе одной итоговой метрики для оптимизации обычно берут ${\text{F1}}_{\text{macro}}$ или $\text{BalAcc}$.
3) Подготовка данных (сэмплинг и взвешивание потерь)
- Общие принципы:
- Сэмплинг выполнять внутри CV (не делать смещение между train/val/test).
- Предпочтительнее комбинировать методы: взвешивание потерь + осторожный ресэмплинг.
- Варианты:
- Взвешивание классов в функции потерь: для кросс-энтропии
$$\ell =-\sum _{i=1}^N\sum _{c=1}^C{w}_c{y}_{ic}\log p_{ic},$$ где $w_c\propto 1/{\text{freq}}_c$ или $w_c=\frac{N}{C\cdot n_c}$.
- Focal loss (для сильного дисбаланса):
$$\ell =-\sum _{i,c}{w}_c(1-p_{ic}{)}^{\gamma }{y}_{ic}\log p_{ic},\gamma \in [1,3].$$ - Oversampling минорных классов: RandomOversampling, SMOTE, Borderline-SMOTE, ADASYN. Для категориальных признаков — SMOTE-NC или генеративные подходы.
- Риск: overfitting на повторяющихся примерах (особенно для простых моделей).
- Undersampling мажорных классов: уменьшает обучающую выборку, теряет информацию; использовать аккуратно или в сочетании с ансамблями.
- Клаcc-балансный батчинг для нейросетей: формировать батчи так, чтобы минорные классы чаще попадали в обучение.
- Практическая рекомендация: для бустинга обычно достаточно взвешивания классов (или параметров scale_pos_weight) и/или лёгкого oversampling; для нейросетей сочетание class-weight + class-balanced sampling + focal loss даёт лучшие результаты.
4) Модели и регуляризации
- Рекомендуемые модели (порядок по практичности):
- Градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM, CatBoost) — хорошо работает при дисбалансе, легко задавать веса классов. Регуляризация: max_depth, min_child_weight, subsample, colsample_bytree, learning_rate, L2 (lambda).
- Логистическая регрессия (multinomial) с L1/L2 (elastic-net) и class_weight — хороший базовый эталон.
- Нейронные сети (MLP, CNN, RNN) — если много данных/сложная структура. Регуляризации: L2, dropout, batch-norm, ранняя остановка; использовать focal loss и class-balanced sampling.
- Класс-ориентированные методы (cost-sensitive SVM) при малых данных.
- Конкретные регуляторы и гиперпараметры:
- L2-регуляризация: контроль сложности для линейных/NN.
- L1 / elastic-net для отбора признаков.
- Для бустинга: уменьшить learning rate, ограничить max_depth, увеличить min_data_in_leaf, использовать subsample/colsample.
- Для NN: dropout $0.2\text{–}0.5$, weight decay $10^{-4}\text{–}10^{-2}$, batch size подобрать с учётом class-balanced sampling.
- Ансамбли: стэкинг/бэггинг и ансамбли с моделями, оптимизированными на разных метриках, часто повышают устойчивость к дисбалансу.
5) Как проверять устойчивость решения (robustness)
- Валидация и CV:
- Stratified K-fold (сохранение распределения классов).
- При наличии временных зависимостей — TimeSeriesSplit или групповой CV.
- Nested CV для честной оценки гиперпараметров.
- Repeated stratified CV для оценки разброса метрик.
- Оценка статистики:
- Бутстрэппинг для доверительных интервалов метрик.
- Проверять variance/CI по ${\text{F1}}_{\text{macro}}$, AUC, recall для редких классов.
- Тестирование на сдвиг распределения:
- Изменять априорные вероятности классов (симуляция реального изменения долей) и смотреть падение метрик.
- Domain shift: тестировать модель на внешних датасетах или искусственно искажённых данных (шум, пропуски, новые комбинации признаков).
- Чувствительность к гиперпараметрам и датасету:
- Sensitivity analysis: менять веса классов, параметры loss (например, $\gamma$ в focal loss), стратегии ресэмплинга и смотреть стабильность ранжирования моделей.
- Калибровка вероятностей:
- Проверять Brier score и reliability diagram; при необходимости применять Platt scaling или isotonic regression.
- Интерпретируемость и стабильность признаков:
- Permutation importance, SHAP — проверять, устойчивы ли важности признаков при бутстрэп / CV.
- Проверка ошибок:
- Анализ confusion matrix, особенно FN для редких классов; ручная проверка типичных ошибок.
- Тестирование с учётом стоимости ошибок:
- Определить матрицу затрат и вычислять ожидаемую стоимость; оптимизировать пороги для минимизации стоимости.
6) Практический pipeline (кратко)
1. EDA: распределения классов, корреляции, ошибки в разметке.
2. Split: stratified train/val/test (или CV).
3. Preprocessing: имунные обработки, кодирование категорий, масштабирование (если нужно).
4. Baseline: логистическая регрессия с class_weight и F1_macro.
5. Улучшение: градиентный бустинг с class weights → при необходимости oversampling/SMOTE на train (внутри CV).
6. Для NN: class-balanced sampling + weighted cross-entropy / focal loss.
7. Тюнинг гиперпараметров через stratified CV, цель оптимизации — ${\text{F1}}_{\text{macro}}$ или BalAcc.
8. Оценка устойчивости: bootstrap CI, тест на смещения распределения, калибровка, анализ важности признаков.
9. Развертывание: мониторинг drift-а классов и метрик, периодические переобучения.
7) Короткие практические советы
- Оптимизируйте не accuracy, а метрику, учитывающую все классы (F1_macro или BalAcc).
- Взвешивание потерь обычно безопаснее, чем агрессивный undersampling.
- Для малых данных — SMOTE/генерация для минорных классов, но внимательно к overfitting.
- Всегда проводить ресэмплинг только на тренировочной части внутри CV.
- Контролируйте калибровку вероятностей и устойчивость важностей признаков.
Если нужно, могу привести пример конкретной функции потерь, конфигураций гиперпараметров для XGBoost и NN или пример CV-пайплайна.