python - 如何在sklearn中对不平衡数据集执行交叉验证

我有一个高度不平衡的数据集，我想执行一个二进制分类。

阅读一些帖子时，我发现sklearn为不平衡的数据集提供了class_weight="balanced"。因此，我的分类器代码如下。

clf=RandomForestClassifier(random_state = 42, class_weight="balanced")

然后，我使用上述分类器进行了10倍交叉验证，如下所示。

k_fold = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42)
new_scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=k_fold, n_jobs=1)
print(new_scores.mean())

但是，我不确定class_weight="balanced"是否通过10倍交叉验证得到反射(reflect)。我做错了吗？如果是这样，在sklearn中还有更好的方法吗？

如果需要，我很乐意提供更多详细信息。

最佳答案

您可能要使用分层交叉验证，而不是常规交叉验证。更具体地说，您可以使用 StratifiedKFold 。
而不是代码中的KFold。

这样可以确保所有潜在的训练和测试拆分都能捕获类(class)不平衡。

关于python - 如何在sklearn中对不平衡数据集执行交叉验证，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/55435619/