ランダムフォレストの層別サンプリング-Python

Question

レスポンス変数分割が98％（False）-2％（True）であるランダムフォレスト分類モデルを構築しています。私はScikit LearnのRandomForest分類子を使っています。

このアンバランスなデータを処理し、オーバーサンプリングを回避する最良の方法は何ですか？

Answer 1

パラメータclass_weightを使用できます。あなたの小さなクラスに多くの重量を与え、相互検証を使用して最高の重みを見つけることができますフォーム{class_label: weight}

のクラスに関連付けられている

ウェイト。

たとえば、class_weight={1: 10, 0:1}。クラス1にラベルを追加しました。