我对如何为不平衡数据集选择正确的权重参数感到困惑。我的数据是二进制变量，只有大约4％的数据是＆＃39; 1＆＃39;并且96％是＆＃39; 0＆＃39;我想使用逻辑回归来指定权重。
在此链接中：https://stats.stackexchange.com/questions/164693/adding-weights-to-logistic-regression-for-imbalanced-data 这个人似乎说如果我们想要使用10％的0和100％的1，那么来自R的glm（）函数中的权重对于y = 0的观察值应该具有值10和1表示y = 1的观测值。我不明白这些数字是如何选择的，对我来说，重量应该是少数类的样本增加（过采样方法，而建议方法似乎是下采样，我不明白怎么能这可以通过权重参数来完成。
我正在使用glm（）函数，并且想要考虑所有的观察结果，但是对于1的观察计算得更多（让我们说不失一般性10倍）。 / p>
非常感谢你的帮助！