關於tree.decisionTreeClassifier調整class_weight

Question

我有一個不平衡的數據集，總共有209行（樣本），其中包括166行（class0）和43行（class1）。 因此，我想解決不平衡的問題，然後我用python指令來調整類的權重。

tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=4,class_weight={1:3.8}) 
clf.fit(scale_data, data_answer 

最後，在結果（圖1），將樣品仍然209但值成爲166.0（class0）和166.34（1類）。 class1採樣十進制數字後的數字。 我無法解釋結果，甚至無法編譯Cpython編寫的源代碼（https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/master/sklearn/tree/_tree.pyx#L1948>） 任何人都可以幫助我嗎？ 謝謝。

fig.1

Answer 1

類1不 「小數點後採樣的數字。」我不確定這意味着什麼。相反，樣本是加權的，所以值是43 * 3.8 = 163.4