我为二元分类问题建立了一个随机森林模型。目标变量中的两个类都是平衡的。我感兴趣的主要课程是“1 级”。

假阴性对我来说成本更高，因此通过优化召回来减少假阴性更有意义。

我在网上读到，我可以为我的类分配权重以惩罚假阴性（基本上是类 1 的错误分类）或使用精确召回曲线优化阈值以提高类 1 的召回率。

我的情况（两个类几乎是平衡的）哪种方法会更好？我仍然可以分配类权重来惩罚假阴性吗？如果是，我如何确定要应用于每个类的权重？或者优化阈值更好？

这是我的分类报告：