Анализ результатов
 Из приведенных выше диаграмм (рисунки 13, 15, 17) и таблиц (1-3) видно, что использование методов борьбы с несбалансированностью классов помогло улучшить результаты работы алгоритмов. Видно, что метод SMOTE по всем значениям показал себя гораздо лучше, чем метод undersample. В некоторых случаях точность алгоритмов на исходном наборе данных была выше, чем на других, но это связано лишь с тем, что классы сильно не сбалансированы: даже классификатор, который всегда будет предсказывать только один класс, может получить точность 87,6% (поскольку именно столько от всего исходного набора данных составляет класс 0). Это подтверждается очень низкими значениями f-меры. С этим связаны и более плохие результаты работы алгоритмов, обученных на исходном наборе данных, при прогнозировании на валидационной выборке: там соотношение классов 1:1, а алгоритмы плохо предсказывают ответы для миноритарного класса. Если посмотреть на разницу между точностью и f-мерой на исходном наборе данных, можно сделать вывод, что ансамбли деревьев решений менее чувствительны к несбалансированным выборкам. На всех наборах данных градиентный бустинг продемонстрировал более высокое качество в сравнении с логистической регрессией, методом k ближайших соседей, случайным лесом деревьев решений и используемой архитектурой полносвязной нейронной сети.  Лучшее качество показал метод SuperTML, который превзошел градиентный бустинг деревьев решений на всех трех выборках. На наборе undersample расположение значений признаков на изображении в виде матрицы 4×4 оказалось более эффективным, чем другой вариант расстановки, но на двух других наборах данных расположение в два столбца оказалось гораздо более результативным. Трехслойная архитектура NODE превзошла двуслойную на наборе oversample и исходном наборе данных, а на undersample они показали практически идентичную результативность. Алгоритм NODE не показал более хороший результат в сравнении с градиентным бустингом деревьев решений и методом SuperTML, однако он оказался более результативным, чем полносвязная нейронная сеть.                 
В новом исследовании показано, что использование методов борьбы с несбалансированностью классов помогло улучшить результаты работы алгоритмов. Однако использование ансамблей деревьев решений менее чувствительно к несбалансированным выборкам, чем полносвязная нейронная сеть.