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sklearn中随机林分类器的非平衡分类
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<p>我有一个类不平衡的数据集。类是“1”或“0”,其中类“1”:“0”的比率为5:1。在sklearn中,如何计算每个类的预测误差和相应的重新平衡权重,就像在下面的链接中一样:<a href="http://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm#balance">http://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm#balance</a></p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>如果多数类为1,少数类为0,且它们的比率为5:1,则<code>sample_weight</code>数组应为:</p> <pre><code>sample_weight = np.array([5 if i == 1 else 1 for i in y]) </code></pre> <p>请注意,您没有反转比率。这也适用于<code>class_weights</code>。较大的数字与多数类关联。</p>
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