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我已经使用二进制分类目标变量训练了RF模型。由于我的数据不平衡，我使用class_weight='balanced'（我看到这可能是原因，无法找到解决这个问题的方法）。当从模型中绘制一棵树时，我得到以下输出：

验证码：

import graphviz
from sklearn import tree
import os

# Assuming your Random Forest model is named 'model'
trees = model.estimators_

# Plot the first tree
dot_data = tree.export_graphviz(trees[0], out_file=None, filled=True, rounded=True, special_characters=True) #), feature_names=X_rf.columns)
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph

当我在模型训练中没有使用class_weight='balanced'时，我得到了预期的行为。
我希望在value属性中看到每个节点的整数值，如value = [124, 2145]。

编辑

我已经尝试添加了proportion = True，正如评论中所建议的那样（我在Github问题的参考中找到了答案）。
它只是将值从count改为proportion。这并不能解决问题。
看起来只有将值乘以反权重才能解决这个问题，但我找不到一个实现（提醒-问题只在于可视化结果，而不是模型的性能）。