tree.DecisionTreeClassifier adjust class_weight

Question

私は不均衡なデータセットを持っています。166行（class0）と43行（class1）を含む209行（サンプル）があります。 したがって、私は不均衡な問題を解決したい、 私はクラスの重みを調整するPythonの命令を使用します。

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

最後に、結果（図1）において、サンプルは依然として209であるが、値は166.0（class0）及び166.34（クラス1）となりました。 class1は小数点以下の桁をサンプリングします。 私は結果を説明することはできません、Cpython（https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/master/sklearn/tree/_tree.pyx#L1948>）によって書かれたソースコードをコンパイルすることはできません 誰かが私を助けることができますか？ ありがとうございます。

fig.1

Answer 1

クラス1は、 "小数点以下の桁をサンプリング。" はありませんそれが何を意味するのか分かりません。代わりに、サンプルは重み付けされているので、値は43 * 3.8 = 163.4