关于机器学习：在随机森林分类器中正确使用” class_weight”参数


Proper use of “class_weight” parameter in Random Forest classifier

我有一个多类别分类问题，我正在尝试使用随机森林分类器。目标严重失衡，并且具有以下分布-

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
1    34108

4     6748

5     2458

3      132

2       37

7       11

6        6

现在，我为RandomForest分类器使用" class_weight "参数，据我了解，与类相关的权重采用{class_label：weight}

的形式

因此，以下是正确的方法：

1
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators = 1000, class_weight = {1:0.784, 2: 0.00085, 3: 0.003, 4: 0.155, 5: 0.0566, 6: 0.00013, 7: 0.000252})

感谢您的帮助！

相关讨论

如果选择class_weight ="balanced"，则类别的权重将与它们在数据中出现的频率成反比。

在您的示例中，您对权重过高的类的权重要高于权重不足的类。我相信这与您要实现的目标相反。

计算每个类别的权重的基本公式是total observations / (number of classes * observations in class)。