Какие компромиссы возникают при балансировке Precision и Recall в задачах классификации?

Компромисс между Precision (точностью) и Recall (полнотой) в задачах классификации известен как Precision-Recall trade-off. sky.pro Обычно улучшение одной метрики приводит к ухудшению другой. sky.pro

Некоторые примеры компромиссов:

• Настройка модели на максимальную полноту (Recall). sky.pro В результате система отбраковывает много идеальных объектов, что вызывает недовольство производственного отдела. sky.pro Каждая ложная тревога останавливает конвейер и требует ручной проверки. sky.pro
• Настройка модели на высокий Precision. sky.pro Количество ложных тревог падает, но система пропускает некоторые дефекты. sky.pro

Управлять этим компромиссом можно, например, через: sky.pro

• Изменение порога отсечения (threshold) для вероятностных моделей. sky.pro
• Использование кривой Precision-Recall, которая показывает зависимость между этими метриками при разных порогах. sky.pro
• Взвешивание классов при обучении модели, особенно при несбалансированных данных. sky.pro
• Применение техник семплирования: oversampling для редкого класса или undersampling для частого класса. sky.pro

Для балансировки Precision и Recall используют F1-score — гармоническое среднее между этими метриками. sky.pro kartaslov.ru Чем ближе значение F1-score к 1 (или 100%), тем лучше модель справляется с задачей классификации, учитывая обе метрики. kartaslov.ru