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...
在Sklearn库中,随机森林包含:随机森林分类、随机森林回归两种。 二:随机森林分类器 class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=’warn’, criterion=’gini’, max_depth=None,min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=’auto’, max_leaf_nodes=...
2、 随机森林预测tanic生存状况(简单示例代码) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 1> 实例化一个估计器 estimator=RandomForestClassifier() # 2> 网格搜索优化随机森林模型 param_dict={"n_estimators":[120,200,300,500,800,1200],"max_d...
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。
个人理解是在划分节点时起作用，计算Gini增益时会classweight的掺入，假设有3个样本，Y=[1,2,1]，...
nnet function examples > ir<-rbind(iris3[,,1],iris3[,,2],iris3[,,3]) > targets<-class...
decision_path(X):返回森林中的决策路径 fit(X, y[, sample_weight]):用训练数据集(x, y)来构造森林 get_params([deep]):获得分类器的参数 predict(X):预测X的类别 predict_log_proba(X):预测X的类的对数概率,和predict_proba类似,只是取了对数 predict_proba(X):预测X的类别的概率。输入样本的预测类别...
其中一段翻译：“另一种使随机森林更适合从极度不平衡的数据中学习的方法遵循成本敏感学习的思想。由于...