Какие существуют методы оптимизации моделей машинного обучения для повышения F1-score?

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

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

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