Как работать с нерепрезентативными данными, когда модель предсказывает 10% дефолтов вместо 1%?

Если модель предсказывает дефолты с частотой 10%, тогда как в реальности дефолты составляют 1%, это признак проблемы с нерепрезентативными данными или несбалансированным классом.

Подходы для работы с такой ситуацией:

• Пересмотр данных: проверить, нет ли смещения в обучающей выборке, возможно, она содержит слишком много дефолтов.

• Балансировка классов: использовать методы ресемплинга — undersampling (уменьшение большинства), oversampling (увеличение меньшинства, например, SMOTE).

• Настройка порога классификации: изменить порог вероятности для предсказания дефолта, чтобы скорректировать частоту положительных предсказаний.

• Использование метрик, устойчивых к дисбалансу: AUC-ROC, F1-score, Precision-Recall вместо простой точности.

• Калибровка вероятностей: применить методы калибровки (например, Platt scaling), чтобы вероятности предсказаний лучше отражали реальные шансы.

• Добавление признаков: улучшить качество модели за счет новых информативных признаков.

• Построение модели с учетом стоимости ошибок: использовать взвешивание классов или кастомные функции потерь, чтобы штрафовать ошибки дефолта сильнее.

Таким образом, важно не только изменить модель, но и привести данные к более репрезентативному виду и правильно интерпретировать результаты.