ランダムフォレストのaverage=”weighted”で行った場合、上手く重みづけがされていないようだけど、どうしたらいいと思う？
ランダムフォレストのaverage="weighted"を使用した場合、クラスの不均衡を考慮せずに単純な重み付き平均を計算している可能性があります。不均衡なデータセットでは、これは適切な方法ではありません。
不均衡なデータセットにおいては、クラスごとのサンプル数に基づいて重み付き平均を計算することが重要です。これにより、少数クラスの重要性が増し、モデルの性能評価がより正確に行われます。
ランダムフォレストのclass_weightパラメーターを使用すると、各クラスに対する重みを手動で設定することができます。しかし、これには事前知識が必要であり、実際のクラスの重要性を正確に把握することが難しい場合があります。
代わりに、不均衡なデータセットに対処するために使用できる他の手法としては、オーバーサンプリングやアンダーサンプリングがあります。これらの手法は、クラスの不均衡を減らし、モデルの性能を向上させるのに役立ちます。
また、ランダムフォレストの他の評価指標（accuracy、precision、recall、F1 score）も検討することが重要です。単一の指標だけでなく、複数の指標を総合的に評価することで、モデルのパフォーマンスをより正確に評価することができます。