В своей практике я всегда сначала оцениваю распределение классов и понимаю масштаб дисбаланса. Если один класс значительно преобладает над другими, я знаю, что стандартные метрики точности могут быть вводящими в заблуждение, и модель может игнорировать менее представленные классы.

Выбор подходящей метрики

Первым шагом я меняю фокус с простой точности на метрики, чувствительные к дисбалансу: F1-score, recall, precision для каждого класса, ROC-AUC или PR-AUC. Это помогает понять, насколько хорошо модель выявляет редкие классы и где могут быть пробелы.

Манипуляции с данными

Я применяю методы балансировки данных на уровне выборки. Для увеличения редких классов использую oversampling или генерацию синтетических данных, например, SMOTE. Для сокращения избыточного класса — undersampling. Иногда комбинирую эти подходы для сохранения объема данных и уменьшения переобучения.

Настройка модели

Кроме обработки данных, я учитываю дисбаланс на уровне модели. Настраиваю веса классов или пороги классификации, чтобы модель уделяла больше внимания редким классам. Для некоторых алгоритмов, например деревьев решений и градиентного бустинга, можно напрямую задать весовую схему для классов.

Практический опыт

На практике я обычно комбинирую подходы: корректирую метрики, подбираю подходящую стратегию выборки и настраиваю веса классов. Такой комплексный подход позволяет добиться стабильных и объяснимых результатов, когда распределение классов далеко от равномерного, и обеспечивает, что даже редкие классы правильно учитываются в аналитике и прогнозах.