При обучении моделей на несбалансированных наборах данных, где некоторые классы содержат значительно больше примеров, чем другие, какая метрика лучше всего измеряет, насколько хорошо модель балансирует между правильным обнаружением и маркировкой классов?

F1-мера (F1 score) является лучшей метрикой для несбалансированных наборов данных, поскольку она представляет собой гармоническое среднее между точностью (Precision) и полнотой (Recall). Это означает, что F1-мера учитывает как ложноположительные, так и ложноотрицательные результаты, обеспечивая сбалансированную оценку производительности модели, особенно когда один класс значительно преобладает над другим. Точность (Accuracy) может быть обманчива на несбалансированных данных, так как модель может достичь высокой точности, просто правильно классифицируя доминирующий класс, игнорируя миноритарный. Полнота (Recall) измеряет долю истинно положительных результатов из всех фактических положительных случаев, а точность (Precision) — долю истинно положительных результатов из всех предсказанных положительных случаев. Ни одна из них по отдельности не дает полной картины производительности при дисбалансе классов.