我有一个数据集，其中的类是不平衡的。类别为“ 1”或“ 0”，其中类别“ 1”：“ 0”的比率为5：1。如何在带有随机森林的sklearn中计算每个类别的预测误差以及相应的重新平衡权重，类似于以下链接：http : //www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm#平衡
您可以将样本权重参数传递给随机森林拟合方法
sample_weight : array-like, shape = [n_samples] or None
样品重量。如果为None，则对样本进行平均加权。在每个节点中搜索拆分时，将忽略创建净净值为零或负权重的子节点的拆分。在分类的情况下，如果拆分会导致任何单个类在任一子节点中都具有负权重，则也将忽略拆分。
在较旧的版本中，存在一种preprocessing.balance_weights为给定样本生成平衡权重的方法，以使类别变得均匀分布。它仍然存在，在内部但仍可用的preprocessing._weights模块中，但已不建议使用，并将在以后的版本中删除。不知道确切的原因。
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有些澄清，您似乎很困惑。sample_weight一旦记住它的目的是平衡训练数据集中的目标类别，用法就很简单。也就是说，如果您具有X作为观察值和y作为类（标签），则len(X) == len(y) == len(sample_wight)和sample witght1维数组的每个元素代表对应对的权重(observation, label)。对于您的情况，如果1类被表示为0类的5次，并且您平衡了类分布，则可以使用简单
sample_weight = np.array([5 if i == 0 else 1 for i in y])
分配5所有0实例的权重和1所有1实例的权重。请参阅上面的链接以获取更多巧妙的balance_weights权重评估功能。
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