在 R 中处理随机森林包中的案例重量答案

【问题标题】：Handling case weight in the Random Forest packages in R在 R 中处理随机森林包中的案例重量
【发布时间】：2015-08-10 21:40:21
【问题描述】：

我检查了 R 中的 randomForest 和 rfsrc 包，但在训练随机森林模型时找不到一种简单的方法来应用观察/案例权重。有没有办法做到这一点？

作为替代方案，我考虑过复制我的观察结果（例如，如果观察结果的权重为 2，则复制一次），但认为这对于非整数大小写权重来说效率低且困难。

【问题讨论】：

在 randomForest 函数中，权重等级只有一个选项 - classwt。它只能应用于分类任务。如果您需要对个别案例进行加权，可能除了复制它们之外别无选择。
复制如果你有很多数据，那么你可以以概率方式复制

【解决方案1】：

您可以使用树包，它允许您对单个观察值进行加权。这当然只会给你一棵树，所以你必须自己制作随机森林。

这可能需要更多的工作，但它可能是比复制观察更好的解决方案。

【讨论】：