Podría haber varias razones para eso, algunas de ellas ya se mencionaron en las respuestas a continuación. Una idea más en la que podría pensar sería en los errores de redondeo cuando está “imprimiendo” el rendimiento:
Por ejemplo, en Python, considere el caso:
>>> ‘% .2f’% 0.996
‘1.00’
Dado su conjunto de entrenamiento altamente desequilibrado, creo que puede estar interesado en este bonito artículo de revisión: “Aprender de datos desequilibrados
(Página en uri.edu).
- ¿Por qué se usa el análisis de datos?
- ¿Es Data Science o Date Analytics un tema interesante para optar?
- ¿Tener experiencia en ciencia de datos es útil para los negocios?
- ¿Flipkart tiene un grupo de ciencia de datos cautivo o algo similar? ¿Flipkart emplea 'Data Scientists'?
- ¿Cómo es ser un Data Science Manager?
Además, cuando compara diferentes algoritmos, le recomiendo usar validación cruzada anidada en lugar de k-fold regular para obtener una estimación de rendimiento “más” imparcial. Creo que el suyo puede ser demasiado optimista. En realidad estaba planeando escribir un artículo sobre eso, pero aún no he tenido la oportunidad de hacerlo. Aquí habría un artículo relevante:
- S. Varma y R. Simon. Sesgo en la estimación de errores cuando se utiliza la validación cruzada para la selección del modelo. BMC bioinformática, 7 (1): 91, 2006.
Y un breve resumen mío: ¿Cómo evalúo un modelo?
Además de algunos ejemplos de código que muestran cómo hacerlo en Python / scikit-learn: Jupyter Notebook Viewer
Espero que sea útil, y buena suerte!
