将重量用于随机森林的sklearn

Question

我想使用sklearn的RandomForestClassifier的权重。事实上，我有一个不平衡的数据组。 1级与600，2级90，3级60和4级96样本数据！

我想使用权重来使数据集平衡。这是我的代码，产生了一个错误。

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。

SyntaxError: non-keyword arg after keyword arg 

而且我也有问题，选择一个数作为权重。你能指导我吗？

Answer 1

的

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

前两个参数是关键字参数，你在哪里使用语法“ARG =值”指定参数无序。当您在参数列表中从左向右移动时，一旦开始给出关键字参数，就无法停止。之后的每个参数都必须是关键字参数。编辑：因为RandomForestClassifier的所有参数都有关键字，所以你只需要添加最后一个关键字。

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