Data Science | Вопросы собесов

🤔 Что значит AUC <0.5?



Это означает, что модель работает хуже, чем случайное угадывание. В таком случае модель систематически ошибается, что может указывать на серьезные проблемы в обучении или данных.



🚩Причины



🟠Проблемы с данными

Неправильная разметка данных: Возможно, ваши метки классов перепутаны или неверны.

Несбалансированные классы: Один класс может значительно преобладать над другим, что влияет на обучение модели.

Решение: Перепроверьте разметку данных, используйте техники балансировки классов, такие как oversampling, undersampling или генерация синтетических данных (SMOTE).



🟠Неправильный выбор модели

Ваша модель может быть неподходящей для конкретной задачи или данных.

Решение: Попробуйте другие модели и алгоритмы, которые могут лучше подходить для вашей задачи (например, Random Forest, Gradient Boosting, нейронные сети и т.д.).



🟠Проблемы с гиперпараметрами

Неправильные значения гиперпараметров могут приводить к плохой производительности модели.

Решение: Используйте методы оптимизации гиперпараметров, такие как Grid Search или Random Search, для нахождения оптимальных значений.



🟠Переобучение или недообучение

Ваша модель может быть слишком сложной (переобучение) или слишком простой (недообучение).

Решение: Применяйте регуляризацию, используйте кросс-валидацию, уменьшайте или увеличивайте сложность модели.



🚩Что делать, если AUC < 0.5



🟠Проверить данные

Убедитесь, что данные правильно размечены и подготовлены. Проведите анализ данных для выявления аномалий и дисбалансов.

🟠Пересмотреть модель и алгоритм

Попробуйте разные модели и алгоритмы. Настройте гиперпараметры для улучшения производительности.

🟠Проверить метрики

Убедитесь, что вы правильно вычисляете AUC и другие метрики.

🟠Провести дополнительный анализ

Используйте другие метрики (например, точность, полноту, F-score) для более полного анализа производительности модели.



Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний