Python 在sklearn RandomForestClassifier中，class_weight=None是否等同于class_weight="；平衡子样本；？

中的措词使其看起来好像无和“平衡的子样本”是等效的，但我想确保事实确实如此。

文档清楚地表明，它们是而不是等效的：

class\u weight=None

-所有类都应该有一个权重

class\u weight='balanced\u subsample'

-“balanced”模式使用y值自动调整权重，与输入数据中的类频率成反比，如

n个样本/（n个类*np.bincount（y））

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“balanced_subsample”模式与“balanced”模式相同，不同之处在于，权重是根据每棵生长的树的引导样本计算的。

Ah我明白了。我想让我困惑的是，第一行随机分成了第二行，所以我认为第二行是以“balanced_subsample”或None”开头的新句子。。。谢谢你的回复。