在Weka中，我们有一个选项可以为某些实例分配权重，特别是当数据集在类别上不平衡时。但我不明白的是这个加权系统是如何工作的？

例如：当我们在一个包含某些实例权重为5的数据集上使用朴素贝叶斯或决策树作为分类算法时，这是否意味着这些实例会被算法考虑5次？

回答：

样本加权是特定于分类器的。没有一个普遍的答案。许多分类器（以及回归器）都有自己内部的方法来使用样本权重。对于许多分类器来说，这相当于从样本复制的角度来考虑，然而请记住，权重可以是任意正实数，因此你甚至可以用pi来加权，尽管你不能将一个样本复制pi次。在朴素贝叶斯的情况下，样本权重在概率估计器内部使用，以按比例加权每个样本，因此这相当于复制（如果你使用的是整数权重）。对于决策树来说，情况要复杂得多，而对于任意方法，答案是具体模型/实现相关的。