【发布时间】：2018-09-06 05:56:34
【问题描述】：
documentation 中的措辞使 None 和 "balanced_subsample" 看起来是等价的，但我想确保确实如此。
【问题讨论】：
标签： python scikit-learn classification random-forest
【发布时间】：2018-09-06 05:56:34
【问题描述】：
文档清楚地表明它们不等效：
class_weight=None - 所有类都应该有一个权重
class_weight='balanced_subsample' - “平衡”模式使用 y 的值自动调整权重，与输入数据中的类频率成反比，如 n_samples / (n_classes * np.bincount(y))。
“balanced_subsample”模式与“balanced”模式相同，只是权重是根据每棵生长的树的引导样本计算的。
【讨论】：
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啊，我明白了。我认为让我感到困惑的是第一行在documentation for class_weight 中随机分成第二行，所以我认为第二行是用“'balanced_subsample'或None”开始一个新句子......谢谢您的回复.