Я тренирую модель классификации изображений 7 различных классов. Мои данные изначально были несбалансированными, но я отбросил статистику и расширил недопредставленные классы. Тем не менее, моя модель не может предсказать один из классов. Почему это может происходить? Например, вот отчет о классификации, сгенерированный sklearn:
precision recall f1-score support
0 0.56 0.56 0.56 220
1 0.64 0.78 0.71 220
2 0.42 0.67 0.52 220
3 0.52 0.50 0.51 220
4 0.00 0.00 0.00 220
5 0.75 0.68 0.71 220
6 0.83 0.95 0.88 220
micro avg 0.61 0.59 0.60 1540
macro avg 0.53 0.59 0.56 1540
weighted avg 0.53 0.59 0.56 1540
samples avg 0.59 0.59 0.59 1540