Как будешь решать проблему неравномерного распределения данных

Для решения проблемы неравномерного распределения данных (дисбаланса классов) можно использовать следующие методы:

1. Взвешивание классов (class_weight в sklearn):

model = RandomForestClassifier(class_weight='balanced')

2. Передискретизация (oversampling) - SMOTE:

from imblearn.over_sampling import SMOTE
X_res, y_res = SMOTE().fit_resample(X, y)

3. Недостаточная выборка (undersampling) - RandomUnderSampler:

from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
rus = RandomUnderSampler()
X_res, y_res = rus.fit_resample(X, y)

4. Ансамблирование - EasyEnsemble:

from imblearn.ensemble import EasyEnsembleClassifier
eec = EasyEnsembleClassifier()
eec.fit(X, y)

5. Метрики качества - вместо accuracy использовать precision, recall, F1, ROC-AUC.

Важно тестировать разные подходы и выбирать лучший по кросс-валидации. Для сильно несбалансированных данных (1:100+) часто комбинируют методы.