如何处理 sklearn 随机森林中的类不平衡。我应该使用样本权重还是类权重参数答案

【问题标题】：How to handle class imbalance in sklearn random forests. Should I use sample weights or class weight parameter如何处理 sklearn 随机森林中的类不平衡。我应该使用样本权重还是类权重参数
【发布时间】：2016-04-11 20:55:11
【问题描述】：

我正在尝试解决类别不平衡的二元分类问题。我有一个包含 210,000 条记录的数据集，其中 92 % 是 0s 而 8% 是 1 秒。我在python 中使用sklearn (v 0.16) 为random forests。

我看到在构造分类器时有两个参数sample_weight 和class_weight。我目前正在使用参数class_weight="auto"。

我使用正确吗？ class_weight 和 sample weight 实际上是做什么的，我应该使用什么？

【问题讨论】：

是的，我试过了，class_weight="auto"，它给了我很好的精度和召回率，但我想知道幕后发生了什么，我什至做得对

标签： python scikit-learn random-forest supervised-learning

【解决方案1】：

类权重是你应该使用的。

样本权重允许您为特定样本的影响指定一个乘数。对权重为 2.0 的样本进行加权与该点在数据中出现两次的效果大致相同（尽管确切的效果取决于估计器）。

类权重具有相同的效果，但它用于将集合乘数应用于属于指定类的每个样本。就功能而言，您可以使用其中任何一种，但为了方便起见，提供了class_weights，因此您不必手动加权每个样本。也可以将两者的使用结合起来，其中类权重乘以样本权重。

sample_weights 在fit() 方法上的主要用途之一是允许提升元算法（如AdaBoostClassifier）对现有的决策树分类器进行操作，并根据算法的需要增加或减少单个样本的权重.

【讨论】：

感谢您的解释。