Насколько я понял у них отличие при дисбалансе и все
А мне как то надо натравить алгоритм на один класс (любой), чтобы он для него сделал максимальную точность

не совсем понятно без данных, но наверное вы забыли что есть  auc ?

Не проще тогда сделать проверку один класс против всех, объединив всех других в один класс?

Мне важна точность в моей задаче

Возможно
Я просто думал есть настраиваемые параметры для моего сценария

Здравствуйте!
Не понял, что Вы пытаетесь сделать при помощи функции.
Если не сложно, то подробнее разъясните. Покажите, какие данные есть на ВХОДЕ и что хотите получить на ВЫХОДЕ.

Да, конечно, попробую развернуть вопрос. Постоянно возникает задача бежать по одному DataFrame, брать его значение, иногда оно составное, поэтому приходится ещё цикл по ним создавать. Искать это значение в другом DF, если находится обогащать данными из второго первый. Если делать влоб сложность такого из-за цикла в цикле большая. Поэтому я предварительно формирую доп. DF где индексами являются значения по которым я ищу. Тогда мне не надо искать в цикле, я по индексу сразу забираю значения из дополнительного DF.
Надеюсь не сделал ещё путанней вопрос 😔

Сложность n^2 сокращается до n*2

а INNER JOIN не пробовали?

А если во втором дф’е не найдётся того же ключа?😈

и что из этого вопроса следует?
не найдется — не обогатится.

данные ещё составные, например через , указаны

А в чём же тогда разница с left join’ом?)

то, что Вы написали, называется джойном таблиц. в SQL все продумано и описано

у автора и спрашивайте.
откуда я знаю, надо сохранять или нет.
написано все путано.
я указал, как это обычно делают. есть механизмы...

inner оставить пересечение, left подтащит все слева... что требуется, то и берите

Я не об этом, а том, что inner join работает не так, как вы написали

Мне нужен хотя бы намек как сджонить в pandas ячейку 'id-1, id-2, id-3' с 'id-3'?

https://stackoverflow.com/questions/5706437/whats-the-difference-between-inner-join-left-join-right-join-and-full-join

берите что надо по задаче. циклы здесь ни при чем, вот и все

Возможно, ответ найдётся здесь: https://stackoverflow.com/questions/41815079/pandas-merge-join-two-data-frames-on-multiple-columns

А вообще из такой формулировки кажется, что просто можно сконкатенировать первые 3 колонки и уже дальше спокойно их джойнить

Поэксперементирую, спасибо.