首页 > 其他 > 详细

Sklearn相关

时间:2019-09-10 09:44:47      阅读:53      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

1、添加权重

clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10,class_weight ={0:0.81,1:0.19})

2、输出

pred = clf.predict_proba(test)#为概率

pred = clf.predict(test)#为结果

 3、结果集分布

group_df = train.标签.value_counts().reset_index()
k = group_df[标签].sum()
print((group_df.标签/k))

 

Sklearn相关

原文:https://www.cnblogs.com/o-din/p/11495332.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
关于我们 - 联系我们 - 留言反馈 - 联系我们:wmxa8@hotmail.com
© 2014 bubuko.com 版权所有
打开技术之扣,分享程序人生!