Некоторые методы оптимизации моделей машинного обучения для повышения F1-score:

• Качество обучающих данных. 1 Высококачественный набор данных, представляющий решаемую проблему, может улучшить производительность модели. 1
• Правильный выбор модели. 1 Выбор подходящей архитектуры модели для конкретной задачи может улучшить способность модели изучать закономерности в данных. 1
• Настройка гиперпараметров. 1 Настройка гиперпараметров модели может оптимизировать её производительность. 1
• Эффективная инженерия признаков. 1 Выбор или создание информативных признаков, которые захватывают релевантную информацию в данных, может улучшить способность модели учиться и обобщать, что приводит к высокому F1-score. 1
• Настройка порога принятия решения. 2 Порог 0,5 может быть не оптимальным для несбалансированных данных. 2
• Взвешивание классов. 4 Этот метод позволяет учесть дисбаланс между классами в процессе обучения модели. 4 Он основан на идее того, что модель будет штрафовать более сильно за ошибки в классе-меньшинстве, поощряя более точное предсказание. 4
• Увеличение (oversampling) и уменьшение (undersampling) выборки. 4 Эти методы направлены на достижение баланса между классами путём изменения количества примеров в каждом классе. 4
• Stratified cross-validation. 2 Сохранение пропорций классов в складках кросс-валидации для более стабильных оценок F1-score. 2

Важно отметить, что высокий F1-score не гарантирует идеальную производительность, и модель всё равно может совершать ошибки. 1