使用权重进行sklearn随机森林分类

我想在sklearn的RandomForestClassifier中使用权重。实际上，我有一个不平衡的数据集。类1有600个样本，类2有90个样本，类3有60个样本，类4有96个样本！！！

我想使用权重来平衡数据集。这是我的代码，但它产生了错误。

cfr = RandomForestClassifier(n_estimators=100,n_jobs =5,{1:1,2:3,3:3,4:3})cfr.fit(XTrain,yTrain)predictedTest=cfr.predict(XTest)

这是错误信息。

SyntaxError: non-keyword arg after keyword arg

另外，我在选择权重数值时也遇到了问题。您能指导我吗？

回答：

前两个参数

cfr = RandomForestClassifier(n_estimators=100,n_jobs =5,{1:1,2:3,3:3,4:3})

是关键字参数，您使用“arg=value”的语法指定了参数顺序。一旦在参数列表中从左到右开始使用关键字参数，就不能停止。之后的每个参数都必须是关键字参数。编辑：由于RandomForestClassifier的所有参数都有关键字，您只需为最后一个参数添加关键字即可。

cfr = RandomForestClassifier(n_estimators=100,n_jobs=5,class_weight={1:1,2:3,3:3,4:3})

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