Оценочная метрика для несбалансированной классификации

#classification #gridsearchcv

#классификация #gridsearchcv

Вопрос:

Я сталкиваюсь с набором данных, который имеет серьезный дисбаланс. Я хотел бы повысить точность и отзыв класса 1 (класс меньшинства) с помощью GridSearchCV. Однако всегда оказывалось, что точность и отзыв класса 0 (класс большинства) намного выше, чем у класса 1. Точность и отзыв класса 0 близки к 1, тогда как точность и отзыв класса 1 колеблются между 0,50 и 0,80.

Существует ли ограничение на точность и отзыв класса 1? Как я могу повысить точность и отзыв класса 1?

Комментарии:

1. Привет, почему бы вам не использовать MCC или K Коэна для учета дисбаланса набора данных вместо точности и отзыва? Если вам нужно их использовать, вы можете вместо этого использовать меру F1.