score 随机森林 随机森林 class_weight 1、RandomForestClassifier基本参数说明 要使用RandomForestClassifier算法进行分类,我们需要先了解RandomForestClassifier算法的一些基本参数。 RandomForestClassifier(n_estimators=10, criterion=’gini’, max_depth=None, bootstrap=True, random_state=None, min_samples_split=2) ...
在随机森林中,通过调整class_weight参数可以对不平衡的样本进行处理,并优化模型的性能。 一、什么是class_weight参数 在机器学习中,有些数据集中的不同类别的样本数量是不平衡的。例如,在一个二分类问题中,其中一类的样本数量可能远远超过另一类的样本数量。这种不平衡可能导致模型在预测时对数量较少的类别的预测效果...
常用的函数有: table confusionMatrix 下面以前馈神经网络为例来说明: > library("RSNNS") 载入需要的...
这个参数是类别的权重。如果类别之间样本数量有一定差距可以用这个参数自动调节权重。