【发布时间】：2013-01-31 01:29:13
【问题描述】：
我有一个高度不平衡的数据，想对少数类进行上采样以提高准确性（少数类是感兴趣的对象）。
我尝试在“randomForest”函数中使用“sampsize”选项——但它只允许下采样。我在某个地方读过，可以使用“classwt”选项 - 但我不确定如何使用它。
谁能建议一种通过对少数类进行上采样（使用“randomForest”库或其他此类库）在 R 中运行随机森林的方法。
谢谢。
【问题讨论】：
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stackoverflow.com/questions/8704681/… 会让你更进一步吗？
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@xhudik ：我在发帖之前已经浏览了这个链接。大多数建议是对多数类进行下采样并使用减小的数据大小。我想保持数据集的大小相同，但平衡配置因素（约 50:50）
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嗯，不幸的是，我这边没有任何建议......
标签： r machine-learning random-forest