Ваша модель показывает 95% accuracy и при этом бесполезна: метрики для несбалансированных классов

Дата публикации: 24-05-2026 13:36:32

Модель может показывать 95–99% accuracy и при этом не решать задачу: особенно если редкий класс важнее всего для бизнеса. В статье разбираем, почему accuracy ломается на несбалансированных данных, как читать precision, recall и F1, зачем смотреть PR‑кривую и confusion matrix, а также как подбирать порог классификации с учетом стоимости ошибок.

Схожие новости

#	Наименование новости	Тональность	Информативность	Дата публикации
1	Работа с несбалансированными данными: SMOTE мёртв, что работает	0	12.98	31-01-2026
2	Багаевская: День 18 дек, Вт	0	0	17-12-2018
3	Багаевская: Утро 18 дек, Вт	0	0	17-12-2018
4	Дмитрий Борисов Стихи Любовь Такая разная То сладость То война ...	0	0	21-02-2025
5	Агидель: Ночь 20 дек, Чт	0	0	19-12-2018
6	Отказ от ответа в табличной классификации: max-prob, entropy и conformal sets на CatBoost	0	10.81	09-03-2026
7	Парадокс ансамблей: почему «слабые» модели иногда побеждают «сильные»	0	7.9	13-04-2026
8	Поиск аномалий: статистика или ML? Выбираем лучшее	0	8.3	17-02-2026
9	Аугментации изображений: как улучшить качество моделей без новых данных	-1	7.58	15-03-2026
10	Аугментация ограничивающих боксов в детекции: форматы, `BboxParams` и типичные ошибки	-1	6.34	11-04-2026

Классификация: Мнения. Схожих патентов: 0. Схожих новостей: 10. Тональность: 0. Информативность: 9.19. Источник: pythondigest.ru.