Верно классифицированные при несбалансированной выборке Опции

[Andy69]

Использовал логистическую регрессию для прогноза возможного статуса клиента в будущем. В реальности миноритарная категория составляет не более 2-3%, поэтому выборка перед обучением была сбалансирована 50%-50%. После обучения общий % верно классифицированных случаев составил 79%. Допустим модель по всем характеристикам пригодна для прогнозирования, проверена на контрольной, проверена на аналогичных данных других периодов. Вопрос такой, на реальных данных, когда уровень пенетрации прогнозной категории составляет 2-3% можно ли достичь уровня верно классифицированных случаев, который был при обучении ( 75%)? И если нет, то каким этот уровень должен быть и как его определять? Объясните, пожалуйста, кто сталкивался с таким вопросом.