小编Spe*_*edo的帖子

我有一个非常不平衡的数据集，我需要在此基础上构建一个模型来解决分类问题。该数据集有大约 30000 个样本，其中大约 1000 个样本被标记为\xe2\x80\x941\xe2\x80\x94，其余为 0。我通过以下几行构建模型：

X_train=training_set\ny_train=target_value\nmy_classifier=GradientBoostingClassifier(loss=\'deviance\',learning_rate=0.005)\nmy_model = my_classifier.fit(X_train, y_train)\n

由于这是一个不平衡的数据，因此像上面的代码一样简单地构建模型是不正确的，所以我尝试使用类权重，如下所示：

class_weights = compute_class_weight(\'balanced\',np.unique(y_train), y_train)\n

现在，我不知道如何使用 class_weights（基本上包括 0.5 和 9.10 值）来训练和构建模型GradientBoostingClassifier。

任何想法？我如何使用加权类或其他技术处理这些不平衡的数据？