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我有一个数据集,其中类是不平衡的.类为'1'或'0',其中类'1':'0'的比例为5:1.你如何计算每个类的预测误差和相应的重新平衡权重在sklearn中随机森林,类似于以下链接:http: //www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm#平衡

import datetime   
import pandas.io.data

sp  =  pd.io.data.get_data_yahoo('^IXIC',start = datetime.datetime(1972, 1, 3),
                       end = datetime.datetime(2010, 1, 3))

我已经使用了上面的示例,但是当我想每周拉一次时,它只会将DAILY数据拉入数据帧.它似乎没有get_data_yahoo一个参数,您可以选择从每日,每周或每月,如雅虎本身提供的选项.您知道的任何其他包或想法可能会促进这一点吗？