Случайный лес: балансирующий тестовый набор?

Из imblearn документов :

Сбалансированный случайный лес случайно отбирает каждую загрузочную выборку, чтобы сбалансировать ее.

Если у вас все в порядке со случайной заниженной выборкой в ​​качестве метода балансировки, то классификатор сделает это за вас "под капотом". На самом деле, в этом и заключается смысл использования imblearn, чтобы справиться с дисбалансом классов. Если бы вы использовали прямой случайный лес, такой как готовая версия от sklearn, я бы больше беспокоился о том, чтобы справиться с дисбалансом классов на переднем конце.