我的数据集有两个类别。其中不感兴趣的类别占90%，感兴趣的类别约占10%。

我已经进行了重采样，不仅一次，而是创建了一批平衡的数据集（例如10个数据集）。然后通过多数投票来获得最终的预测结果。在比较了许多模型后，发现树模型给出了最佳结果。我还根据重要性得分挑选出了最重要的特征。

总体准确率还不错，达到了75%，但对于我感兴趣的类别的精度只有30%，这并不理想。如何优化目标类别的精度？我认为R语言中的ctree包背后的算法是针对整体准确率进行优化的。我也尝试了一类分类方法，如svm，但效果不好。顺便说一下，我同时使用了R和Python。但我没有找到任何与我的问题相关的包。我是否需要编写自己的树算法来优化感兴趣类别的精度？谢谢。

回答：

有很多模型可以让你对类别进行加权。这种方法通常比单纯的过采样更好，因为它直接改变了目标，而不是人为地欺骗模型过度重视。如果你使用Python，并且喜欢基于树的方法，scikit-learn中的随机森林具有类别加权功能，只要未达到所需的精度，就可以对少数类别进行加权。