Kaip vienodų reikšmių pridėjimas prie visų objektų veikia klasifikacijos metrikas?

Добавление одинакового значения ко всем объектам (например, смещение всех признаков на константу) обычно не влияет на метрики классификации, если модель и метрики инвариантны к таким преобразованиям.

Почему:

• Многие алгоритмы (например, логистическая регрессия, SVM с линейным ядром) и метрики (точность, полнота, F1) зависят от относительных различий между объектами, а не от абсолютных значений признаков.
• Смещение всех признаков на одну и ту же константу не меняет порядок или разделимость классов.

Однако, если модель чувствительна к абсолютным значениям (например, деревья решений или нейронные сети без нормализации), добавление одинакового значения может повлиять на обучение и, соответственно, на метрики.

В целом, при правильной нормализации и стандартизации данных добавление константы ко всем объектам не изменит качество классификации.