Как настроить порог принятия решений для улучшения качества классификации данных?

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

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

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