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python - 如何使用 DecisionTreeClassifier 来平衡分类？

转载作者：太空狗更新时间：2023-10-29 22:06:30

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我有一个数据集，其中的类是不平衡的。这些类是 0、1 或 2。

如何计算每个类别的预测误差，然后在 scikit-learn 中相应地重新平衡权重？

最佳答案

如果你想完全平衡(将每个类视为同等重要)，你可以简单地传递 class_weight='balanced'，如 docs 中所述:

The “balanced” mode uses the values of y to automatically adjust weights inversely proportional to class frequencies in the input data as n_samples / (n_classes * np.bincount(y))

关于python - 如何使用 DecisionTreeClassifier 来平衡分类？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/37522191/

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