Для настройки порога принятия решений и улучшения качества классификации данных можно использовать следующие методы:

• Использование пороговой вероятности. 1 Многие алгоритмы машинного обучения возвращают вероятности принадлежности к классам, а не просто метки классов. 1 Можно задать пороговую вероятность для определения, какой класс выбрать. 1 При дисбалансе классов порог можно изменить так, чтобы повысить точность в классе меньшинства. 1
• Выбор наилучшего значения порога. 2 Можно использовать кривую точного запоминания для различных значений порога принятия решения. 2 Это поможет выбрать такое значение, которое обеспечит высокую точность или высокую отзывчивость в зависимости от того, на что ориентирован проект. 2
• Использование алгоритмов с учётом весов классов. 1 Некоторые алгоритмы машинного обучения позволяют задавать веса классам в соответствии с их долей в выборке. 1 Например, в методе опорных векторов (SVM) можно задать разные штрафы за ошибки в каждом классе. 1
• Использование ансамблевых методов. 1 Ансамблевые методы могут эффективно учитывать дисбаланс классов, объединяя несколько моделей в одну. 1 Например, метод случайного леса (Random Forest) может обучаться на сбалансированных подвыборках каждого класса и комбинировать результаты. 1

Для оценки качества моделей машинного обучения в задачах бинарной классификации можно использовать метрику AP (Average Precision). 1 Она вычисляется как среднее значение точности на разных уровнях отсечения при изменении порога решающего правила. 1