我有两个类别的数据集，需要进行二分类。我选择了随机森林作为分类器，因为它在其他模型中表现出最佳的准确性。数据集1中的数据点数量为462，数据集2包含735个数据点。我注意到我的数据存在轻微的类不平衡，因此我尝试优化我的训练模型，并通过提供类权重重新训练了模型。我提供了以下类权重值。
cwt <- c(0.385,0.614) # 类权重sss <- c(300,300) # 样本大小我使用以下代码训练模型
tr_forest <- randomForest(output ~., data = train, ntree=nt, mtry=mt,importance=TRUE, proximity=TRUE, maxnodes=mn,sampsize=ss,classwt=cwt, keep.forest=TRUE,oob.prox=TRUE,oob.times= oobt, replace=TRUE,nodesize=ns, do.trace=1 )使用选择的类权重提高了我的模型的准确性，但我仍然怀疑我的方法是否正确，或者这只是巧合。我如何确保我的类权重选择是完美的？
我使用以下公式计算类权重：
正类别的类权重 = 数据集1中的数据点数 / 总数据点数
负类别的类权重 = 数据集2中的数据点数 / 总数据点数
对于数据集1 462/1197 = 0.385 对于数据集2 735/1197 = 0.614
这是否是一种可接受的方法，如果不是，为什么它能提高我的模型的准确性。请帮助我理解类权重的细微差别。
回答：
我如何确保我的类权重选择是完美的？
嗯，你当然不能 – “完美”在这里绝对是错误的词；我们寻找的是有用的启发式方法，这些方法既能提高性能又合乎逻辑（即它们不像是魔法）。
鉴于此，我们确实有独立的方式来交叉检查你的选择（你的选择似乎确实合理），尽管这是在Python中而不是R中：scikit-learn的compute_class_weight方法；我们甚至不需要精确的数据 – 只需要每个类别的样本数量，你已经提供了这些：
import numpy as npfrom sklearn.utils.class_weight import compute_class_weighty_1 = np.ones(462) # 数据集1y_2 = np.ones(735) + 1 # 数据集2y = np.concatenate([y_1, y_2])len(y)# 1197classes=[1,2]cw = compute_class_weight('balanced', classes, y)cw# array([ 1.29545455, 0.81428571])实际上，这些是你提供的数字乘以约2.11，即：
cw/2.11# array([ 0.6139595, 0.3859174])看起来不错（乘以一个常数不会影响结果），但有一个细节：似乎scikit-learn建议我们使用你的数字进行转置，即对类别1使用0.614的权重，对类别2使用0.386的权重，而不是你计算的相反顺序。
我们刚刚进入了关于类权重实际是什么的精确定义的微妙之处，这些定义在不同框架和库中不一定相同。scikit-learn使用这些权重来不同地加权误分类成本，因此为少数类分配更大的权重是合理的；这正是Breiman（RF的发明者）和Andy Liaw（randomForest R包的维护者）在草稿论文中提出的想法：
我们为每个类别分配一个权重，将较大的权重（即更高的误分类成本）赋予少数类别。
然而，这并不是randomForest R方法中的classwt参数的用途；根据文档：
classwt 类别的先验概率。不需要总和为1。回归时忽略此参数。
“类别的先验概率”实际上是类别存在的类比，即你在这里计算的内容；这种用法似乎是相关（且获得高度投票）的SO线程的共识，RandomForest包中的RandomForest函数中的’classwt’参数代表什么？；此外，Andy Liaw本人也曾表示（强调我的）：
randomForest包中当前的“classwt”选项[…]与官方Fortran代码（版本4及以后）实现类权重的方式不同。
我猜测官方Fortran实现如前一引用中的草稿论文所述（即类似scikit-learn）。
我在大约6年前的硕士论文中使用RF处理不平衡数据时，据我所记得，我发现sampsize参数比classwt更有用，Andy Liaw（再次…）曾建议（强调我的）：
在R-help档案中搜索以查看其他选项以及为什么你可能不应该使用classwt。
更重要的是，在一个已经相当“黑暗”的背景下，对于详细的解释，使用sampsize和classwt参数同时的具体效果并不清楚，正如你在这里所做的那样…
总结如下：
- 你所做的事情似乎确实正确且合乎逻辑
- 你应该尝试单独使用
classwt和sampsize参数（而不是一起使用），以便确定你的准确性提高应该归因于哪里
