随机森林：平衡测试集？

Question

我试图在不平衡的数据集（~1：4）上运行随机森林分类器。

我使用imblearn的方法如下：

from imblearn.ensemble import BalancedRandomForestClassifier

rf=BalancedRandomForestClassifier(n_estimators=1000,random_state=42,class_weight='balanced',sampling_strategy='not minority')
rf.fit(train_features,train_labels) 
predictions=rf.predict(test_features)

训练和测试集的分割是在交叉验证方法中使用来自scikit learn的RepeatedStratifiedKFold进行的。

但是，我想知道测试集是否也需要平衡以获得合理的准确度分数（灵敏度，特异性等）。我希望你能帮助我。

非常感谢！

Answer 1

来自imblearn docs：

平衡的随机森林随机地对每个自举样本进行欠采样以平衡它。

如果您可以使用随机欠采样作为平衡方法，那么分类器就是在“引擎盖下”为您做到这一点。事实上，这就是首先使用imblearn来处理类不平衡的问题。如果你使用直接随机森林，比如sklearn的开箱即用版本，那么我会更关心处理前端的类不平衡。