R中RandomForest包中的RandomForest函数中的参数'classwt'代表啥？

Posted 2023-03-12

【中文标题】R中RandomForest包中的RandomForest函数中的参数\'classwt\'代表啥？

【英文标题】：What does the parameter 'classwt' in RandomForest function in RandomForest package in R stand for?R中RandomForest包中的RandomForest函数中的参数'classwt'代表什么？

【发布时间】：2012-04-24 03:44:26

【问题描述】：

randomforest::randomforest() 的帮助页面说：

“classwt - 类的先验值。不需要加起来。忽略回归。”

当您有大量不平衡数据时，可以设置classwt 参数帮助，即。类的先验差异很大？

当在具有 3 个类且先验向量等于 (p1,p2,p3) 的数据集上训练模型时，我应该如何设置 classwt，并且在测试集中先验是 (q1,q2,q3)？

【问题讨论】：

我不确定你的第二个问题，但classwt 我相信在从你的数据中采样时使用，这样每棵树的每个样本都是从具有这些概率的类中抽取的（在标准化之后)。

strata 产生与 classwt 相同的性能并且更易于控制，请查看此指南：stats.stackexchange.com/questions/157714/…

@joran 这是你所描述的分层。 Classwt 用于在寻找节点分裂的最佳断点时对样本进行加权，并在训练期间定义节点预测。

愿我的老 cmets 四年后也困扰着我 :)

【参考方案1】：

当您有大量不平衡数据时设置 classwt 参数是否有帮助 - 类的先验差异很大？

是的，设置 classwt 的值对于不平衡的数据集可能很有​​用。我同意 joran 的观点，即这些值在采样训练数据的概率中进行了转换（根据 Breiman 在其原始文章中的论点）。

在具有 3 个类的训练数据集中，您的先验向量等于 (p1,p2,p3)，而在测试集中的先验向量为 (q1,q2,q3)，如何设置 classwt？

对于培训，您可以简单地指定

rf <- randomForest(x=x, y=y, classwt=c(p1,p2,p3))

对于测试集，不能使用先验：1）在randomForest包的predict方法中没有这样的选项； 2) 权重只对模型的训练有意义，对预测没有意义。

【讨论】：

据我了解，先验 (p1,p2,p3) 是一般人群的特征，而不是特定的训练数据集。如果我想预测测试数据集中的类，并且我知道集合中的类概率是 (q1,q2,q3) 而不是设置 classwt=c(q1,q2,q3) 应该有助于随机森林以更好的方式探索训练空间.

不，这些类权重仅针对训练集。例如，如果你有平衡的训练集，一般不需要使用classwt参数。但同时你可能会有不平衡的测试集，我希望在这种情况下改变类权重不会改善测试集的预测。换句话说，使用classwt，您可以提高其中一个类别的预测准确度，同时降低另一个类别的预测准确度。例如，您可以稍微使用此参数并查看 OOB 集预测统计信息。