举个简单的例子，Sklearn的决策树有一个参数是class_weight，就是用来调整分类阈值的，文档中的公式：以...
举个简单的例子，Sklearn的决策树有一个参数是class_weight，就是用来调整分类阈值的，文档中的公式：#...
如果用sklearn库中的函数进行交叉验证的话,建议采用如StratifiedKFold和StratifiedShuffleSplit中实现的分层抽样方法,确保相对的类别概率在每个训练和验证折叠中大致保留。 Reference: 《机器学习》. 周志华 https://www.kaggle.com/bertcarremans/data-preparation-exploration http://contrib.scikit-learn.org/imbalanced-...
python from imblearn.pipeline import Pipeline from imblearn.over_sampling import SMOTE from sklearn.model_selection import StratifiedKFold, cross_val_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # Define pipeline: apply SMOTE only to training folds pipeline = Pipeline([ ('smote', SMOTE(...
fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromimblearn.under_samplingimportInstanceHardnessThreshold iht=InstanceHardnessThreshold(random_state=0,estimator=LogisticRegression(solver='lbfgs',multi_class='auto') estimator可以接受任何有一个method predict_proba的scikit-learn分类 ...
举个简单的例子，Sklearn的决策树有一个参数是class_weight，就是用来调整分类阈值的，文档中的公式：...
欠采样以下代码使用 Python 的imbalanced-learn库对数据进行欠采样：from imblearn.under_sampling import ...
举个简单的例子，Sklearn的决策树有一个参数是class_weight，就是用来调整分类阈值的，文档中的公式：以...
举个简单的例子，Sklearn的决策树有一个参数是class_weight，就是用来调整分类阈值的，文档中的公式：以...
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