Список проголосовавших за комментарий "Михаил Шардин, <br/> 3. Есть несколько стратегий: undersampling, oversampling и взвешивание классов. Можно отдельно почитать про каждый, инфы много<br/> 2. Тут не посоветую, подбирается по данным. <br/> 1. Ты используешь undersampling. Вполне корректно. Можно для начала просто рандомно взять необходимое количество сэмплов из общей выборки и провести 5-10 экспериментов, посмотреть как будут меняться метрики классификации в зависимости от взятых рандомно сэмплов. Если сильно меняются — нужно понять почему так происходит. Возможно у тебя внутри класса 0 будут подклассы. Если не меняются — значит просто бери рандомные, они из одного пространства признаков."