如何对sklearn中的不平衡数据集进行交叉验证

我有一个高度不平衡的数据集，我想进行二元分类。

在阅读了一些帖子后，我发现sklearn为不平衡数据集提供了class_weight="balanced"。因此，我的分类器代码如下。

clf=RandomForestClassifier(random_state = 42, class_weight="balanced")

然后我使用上述分类器进行了10折交叉验证，代码如下。

k_fold = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42)new_scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=k_fold, n_jobs=1)print(new_scores.mean())

但是，我不确定class_weight="balanced"是否在10折交叉验证中得到了体现。我这样做对吗？如果不对，有没有更好的方法在sklearn中实现这一点？

如果需要，我很乐意提供更多细节。

回答：

你可能想要使用分层交叉验证，而不是一般的交叉验证。更具体地说，你可以使用StratifiedKFold来代替代码中的KFold。

这确保了所有可能的训练和测试分割都能捕捉到类不平衡的情况。

学技术