Аннотация

Аннотация: В статье исследуется проблема дисбаланса классов в задаче бинарной классификации и применение различных методов для решения этой проблемы. Были проведены эксперименты на несбалансированных данных, а также сравнение результатов применения трех методов: увеличение выборки, уменьшение выборки и взвешивание классов. Для оценки качества моделей использовались метрики Accuracy, Precision, Recall, F1-score, ROC AUC и PR AUC. Проведено сравнение метрик ROC AUC и PR AUC в случае с несбалансированными данными.