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补充：关于“加权模型”

“加权模型”指的是在训练机器学习模型时，对不同类别或样本赋予不同的权重，让模型在学习过程中更加关注某些类别或样本。

常见场景：

• 当数据集类别不平衡（比如正类很少，负类很多）时，模型容易忽略少数类。
• 通过给少数类更高的权重，模型在训练时会“更重视”少数类，提高其被正确识别的概率。

举例：
在随机森林、逻辑回归等模型中，可以通过参数 class_weight='balanced' 自动为少数类分配更高权重。

代码实现

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import recall_score# 训练集类别统计
import numpy as np
unique, counts = np.unique(y_train, return_counts=True)
print("训练集中各类别数量:", counts)
minority_class = unique[np.argmin(counts)]
majority_class = unique[np.argmax(counts)]
print(f"少数类标签: {minority_class}, 多数类标签: {majority_class}")# 带权重的随机森林
rf_weighted = RandomForestClassifier(class_weight='balanced', random_state=42)# 交叉验证
print("开始进行 5 折交叉验证...")
cv_scores = cross_val_score(rf_weighted, X_train, y_train, cv=5, scoring='accuracy')
print(f"\n带权重随机森林 交叉验证平均性能 (基于训练集划分)：\n  平均 accuracy: {cv_scores.mean():.4f} (+/- {cv_scores.std():.4f})")# 在测试集上评估少数类召回率
rf_weighted.fit(X_train, y_train)
y_pred_weighted = rf_weighted.predict(X_test)
recall_weighted = recall_score(y_test, y_pred_weighted, pos_label=minority_class)
print(f"带权重模型: {recall_weighted:.4f}")

代码注解：

• np.unique(y_train, return_counts=True)：统计y_train中每个类别的标签及其出现次数。
• unique：保存所有不同的类别标签（如[0, 1]）。

【.unique() 是 Pandas 和 NumPy 中常用的方法，用于返回某个数组或序列中所有不重复的元素。

• 在 Pandas 中：
  data['列名'].unique()
  返回该列中所有不同的取值，结果是一个数组。

• 在 NumPy 中：
  np.unique(array)
  返回数组中所有唯一值，并默认排序。用途：常用于查看某一列有多少种类别、去重、统计类别分布等。】

• counts：保存每个类别对应的样本数量（如[4328, 1672]）。
• np.argmin(counts)：找到counts中最小值的索引，即样本最少的类别。
• minority_class：保存少数类的标签。
• np.argmax(counts)：找到counts中最大值的索引，即样本最多的类别。
• majority_class：保存多数类的标签。
• class_weight='balanced'：自动根据各类别样本数量分配权重，样本少的类别权重高，样本多的类别权重低，帮助模型更关注少数类，缓解类别不平衡问题。
• cross_val_score 是 sklearn 的交叉验证评分函数。
• X_train, y_train 是训练数据和标签。
• cv_scores 保存了每一折的准确率分数（共5个）。
• recall_score 是 sklearn 的召回率计算函数。
• pos_label=minority_class 指定“正类”为少数类标签，计算模型对少数类的识别能力。

手写笔记复习（“随机过采样”部分）

今日复习到这里，明日接着复习SMOTE。继续加油！！！@浙大疏锦行