O que o `sample_weight` faz com a maneira como um` DecisionTreeClassifier` funciona no sklearn?
Eu li deesta documentação que :
"O balanceamento de classe pode ser feito amostrando um número igual de amostras de cada classe, ou preferencialmente normalizando a soma dos pesos amostrais (sample_weight) para cada classe com o mesmo valor".
Mas ainda não está claro para mim como isso funciona. Se eu definirsample_weight
com uma matriz de apenas dois valores possíveis,1
'areia2
, isso significa que as amostras com2
serão amostrados duas vezes mais que as amostras com1
é ao fazer o ensacamento? Não consigo pensar em um exemplo prático para isso.