Ваша модель показывает 95% accuracy и при этом бесполезна: метрики для несбалансированных классов
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…
Этот материал является собственностью Хабр. Мы цитируем заголовок и краткий анонс по ст. 1274 ГК РФ. Чтобы прочитать полную статью - переходи на сайт издания по ссылке выше.
💬 Комментарии (0)
Войди, чтобы оставить комментарий.
Комментариев пока нет - будь первым.