如何为随机森林设置class_weight字典？

如何解决如何为随机森林设置class_weight字典？

我正在处理不平衡的数据集，因此我决定使用权重字典进行分类。

文档说，必须按照以下所示定义权值字典： https://imbalanced-learn.org/stable/generated/imblearn.ensemble.BalancedRandomForestClassifier.html

     weight_dict = [{0: 1,1: 1},{0: 1,1: 5},1: 1}]

因此，由于我想预测最后一列中的12个类。 我认为设置是这样的：

weight_dict = [{0: 1,1: 5.77390289e-01},1: 6.48317326e-01},1: 1.35324885e-01},1: 2.92665797e+00},1: 5.77858906e+01},1: 1.73193507e+00},1: 9.27828244e+00},1: 1.18766082e+01},1: 8.99009985e+01},1: 6.39833279e+00},1: 2.55347077e+01},1: 9.47015372e+02}]

老实说，我不清楚第一批指标的含义，我的意思是：

      0:1 of {0: 1,1: 1} 

或：

 1: value.

它们代表列位置，标签顺序吗？

设置它的正确方法是什么？

感谢您的见解。

解决方法

我不清楚前几个指标0:1 of {0: 1,1: 1}

的含义

表示法是{<class label> : <count>}。类标签以其原始（即未转换的）表示形式。

例如，以下命令将命令一个Iris训练集的生成，该训练集包含25个“ setosa”样本以及50个“ versicolor”和“ virginica”样本：

weight_dict = {"setosa" : 25,"versicolor" : 50,"virginica" : 50}