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Machine learning 随机森林：如何偏爱假阴性而不是假阳性

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我试图用一些自定义的随机林实现来解决一个二进制分类问题

目标是预测项目属于A类的可能性。评估策略的定义应确保误报（实际类别为B时的高可能性）比误报（实际类别为A时的低可能性）受到更严厉的惩罚

应如何调整标准算法以利用这一点获得更高的评估分数？

如果您还没有，请尝试使用rfUtilities包：

它的目的是通过预测单个类别发生的可能性来处理阶级不平衡