Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

➡️ В вашей задаче класс «положительный» встречается крайне редко. Модель даёт 99% accuracy — но приносит ноль пользы.

Это ситуация дисбаланса классов, и такая высокая accuracy — иллюзия: модель просто всегда предсказывает «отрицательный» класс.

Важно:
➡️ Перейти к метрикам, чувствительным к редкому классу: F1, precision/recall, ROC AUC, PR AUC.
➡️ Попробовать балансировку: undersampling/oversampling, генерация данных (например, SMOTE).
➡️ Использовать взвешенные лоссы или кастомные метрики, чтобы усилить «наказание» за ошибки на редком классе.
➡️ Рассмотреть другой подход — например, не классификацию, а ранжирование, если цель — находить top-N полезных примеров.
➡️ Проконсультироваться с бизнесом: возможно, важна high precision, а recall можно жертвовать — или наоборот.

Библиотека собеса по Data Science

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

🔥3❤2👍1

www.tgoop.com/ds_interview_lib/1099

729 viewsJul 31 at 18:06

➡️ В вашей задаче класс «положительный» встречается крайне редко. Модель даёт 99% accuracy — но приносит ноль пользы.

Это ситуация дисбаланса классов, и такая высокая accuracy — иллюзия: модель просто всегда предсказывает «отрицательный» класс.

Важно:
➡️ Перейти к метрикам, чувствительным к редкому классу: F1, precision/recall, ROC AUC, PR AUC.
➡️ Попробовать балансировку: undersampling/oversampling, генерация данных (например, SMOTE).
➡️ Использовать взвешенные лоссы или кастомные метрики, чтобы усилить «наказание» за ошибки на редком классе.
➡️ Рассмотреть другой подход — например, не классификацию, а ранжирование, если цель — находить top-N полезных примеров.
➡️ Проконсультироваться с бизнесом: возможно, важна high precision, а recall можно жертвовать — или наоборот.

Библиотека собеса по Data Science