随机森林二分类预测不均匀

用随机森林进行二分类，0和1的比例是0.95比0.05，混淆矩阵得到1值非常少。
帮忙分析一下为什么预测的1值这么少，是过拟合了，还是样本分布不均匀造成的

答案是样本分布不均匀造成的。随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，它会通过不断地生成新的决策树来减少过拟合的影响。然而，随机森林依旧会受到样本不均衡带来的影响。

在二分类问题中，如果一个类别的样本数量非常少，那么随机森林就可能会更倾向于预测另一个类别，尤其是在训练数据中有大量的0值时。这种情况下，随机森林模型可能会忽略1值，导致预测的1值数量非常少。

为了解决这个问题，可以采用欠采样（undersampling）或过采样（oversampling）的方法来调整样本分布，使得两个类别的样本数量更为接近，从而避免随机森林忽略某一个类

望采纳

原始样本中的1就很少，所以confusion matrix里1的绝对值计数很小是正常的。
你的样本这么imbalance，建议你用AUC做评估指标也看一下，acc其实看不出啥。

另外，你在代码里模型参数部分，已经指定class_weight强行拉到一样的权重了，但这样做有点粗暴，相当于重复正样本的oversampling方法。你可以考虑使用imblearn，借助SMOTE合成样本做上采样效果会好一点。

# 导入需要的库
from sklearn.datasets import make_classification
from imblearn.over_sampling import SMOTE

# 生成样本数据
X, y = make_classification(n_classes=2, class_sep=2, weights=[0.1, 0.9],
                           n_informative=3, n_redundant=1, flip_y=0,
                           n_features=20, n_clusters_per_class=1,
                           n_samples=1000, random_state=10)

# 生成过采样数据
sm = SMOTE(random_state=42)
X_res, y_res = sm.fit_resample(X, y)

题主可根据这个【分类模型评判指标--混淆矩阵】，进行自我评估评测结果是否是过拟合了，还是样本分布不均匀造成的。
链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/111274912

使用遗传算法优化随机森林

def RF(X):
    x1, x2, x3, x4, x5 = X
    mf = {0: 'auto', 1: 'sqrt', 2: 'log2', 3: None}

    rf = RandomForestClassifier(n_estimators=int(x1),
                                max_depth=int(x2),
                                min_samples_split=int(x3),
                                min_samples_leaf=int(x4),
                                max_features=mf[x5],
                                random_state=0,
                                n_jobs=-1)
    rf.fit(X_train, Y_train)
    pred = rf.predict(X_test)
    temp = f1_score(Y_test, pred)
    print('F1:', temp, 'n_estimators:', x1, 'max_depth:', x2,
          'min_samples_split:', x3, 'min_samples_leaf:', x4, 'max_features:',
          mf[x5])
    return -temp


ga = GA(
    func=RF,  # 优化函数
    n_dim=5,  # 优化参数维度
    size_pop=50,  # 种群规模
    max_iter=10,  # 最大迭代次数
    lb=[100, 2, 2, 2, 0],  # 下界
    ub=[1000, 50, 50, 50, 3],  # 上界
    precision=1)  # 整数约束

start_time = time.time()
best_x, best_y = ga.run()
print(time.time() - start_time)
print('best_X:', best_x, '\n', 'best_y:', best_y)