在我的训练数据集中,我有抽样权值,其中一些(<1%)为负值。负重的绝对值通常很小。使用默认设置,拟合模型有时,但并非总是预测一个“-inf”。import RandomForestRegressor
X = df[[0]]
t = RandomForestRegressor(n_estimators=10,random_state=0).fit(X,
我正在尝试使用 中的-function将我的因变量的先前设置合并到中。我正在使用的数据集是用来预测搅动的。~ RET + ORD + LVB + REV3, data = trainingset, family = 我要找的是权值函数是如何工作的因变量是具有选项0或1的标称变量。数据集不平衡的方式是,在因变量CH1上只有10 %的值为1,而其他90%的值为0。因此,权重为(0.1,0.9)
我的数据集是以下列