使用权重为sklearn的随机森林

Question

我想对sklearn的RandomForestClassifier使用权重。 事实上，我有一个不平衡的数据集。 1级，600级，2级90级，3级60级和4级96级样本数据!!!

我想使用权重来平衡数据集。这是我生成错误的代码。

cfr = RandomForestClassifier(n_estimators=100,n_jobs =5,{1:1,2:3,3:3,4:3})
cfr.fit(XTrain,yTrain)
predictedTest=cfr.predict(XTest)

这是错误。

SyntaxError: non-keyword arg after keyword arg

我也有选择数字作为重量的问题。你能指导我吗？

Answer 1

的前两个参数

cfr = RandomForestClassifier(n_estimators=100,n_jobs =5,{1:1,2:3,3:3,4:3})

是关键字参数，您可以使用语法“arg = value”无序地指定参数。当您在参数列表中从左向右移动时，一旦开始提供关键字参数，就无法停止。之后的每个参数都必须是关键字参数。编辑：由于RandomForestClassifier的所有参数都有关键字，您只需要为最后一个添加关键字。

cfr = RandomForestClassifier(n_estimators=100,n_jobs=5,class_weight={1:1,2:3,3:3,4:3})