我是机器学习和R的新手。
我尝试使用R来适应一些模型，包括树木，增强树木，随机森林，ada增强，svm和逻辑回归。
在我的情况下，在训练数据中发生罕见事件（1级）的概率是0.0075。
在树木和加速树木训练中，我在模型中添加了一个权重参数，即权重等级0为1，等级1为sqrt（1 / 0.0075）。这是一个正确的方法吗？
我对随机森林有一些问题。我搜索使用sampsize来处理这样的不平衡数据。
但是，我不太确定如何给每个班级适当的重量。
我看了here，并建议降低失衡率。我该如何选择合适的？
另外，我不知道如何在ada增强和逻辑回归中包含权重。