Модель 1% ордуна 10% дефолтту болжоодо турганда, нерепрезентативдүү маалыматтар менен кантип иштөө керек?

Агар модель 10% жиілікте дефолттарды болжаған болса, ал шын мәнінде дефолттар тек 1% құраса, бұл деректердің репрезентативті еместігі немесе теңгерімсіз класс мәселесін көрсетеді.

Мұндай жағдайды шешу үшін келесі тәсілдер қолданылуы мүмкін:

• Деректерді қайта қарау: оқыту жиынтығында бұрмалаушылық бар-жоғын тексеріңіз, мүмкін ол тым көп дефолттарды қамтиды.

• Кластарды теңестіру: қайта үлестіру әдістерін пайдаланыңыз — undersampling (көпшілікті азайту), oversampling (азшылықты көбейту, мысалы, SMOTE).

• Сынып шегін баптау: дефолтты болжау үшін ықтималдық шегін өзгертіңіз, оң болжамдардың жиілігін түзету үшін.

• Деректердің теңгерімсіздігіне төзімді метрикаларды пайдалану: AUC-ROC, F1-score, Precision-Recall қарапайым дәлдік орнына.

• Ықтималдықтарды калибрлеу: болжамды ықтималдықтарды нақты мүмкіндіктерді жақсы көрсету үшін калибрлеу әдістерін қолдану (мысалы, Platt scaling).

• Жаңа белгілер қосу: модельдің сапасын жаңа ақпараттық белгілермен жақсарту.

• Қателер құнын ескере отырып модель құру: сыныптарды салмақтау немесе жеке шығын функцияларын пайдалану арқылы дефолт қателерін қатаң жазалау.

Осылайша, модельді өзгерту ғана емес, деректерді де репрезентативті ету және нәтижелерді дұрыс интерпретациялау маңызды.