我有一个大约 4.7K 的数据集，专注于二进制分类。班级比例为 33:67。这意味着标签 1 是 1558 (33%)，标签 0 是我数据集的 3154 (67%)。

我的数据集不平衡吗？有人说还不错

我的目标只是增加 F1 分数。我class_weight=balanced在我的参数和scoring=f1CV 期间设置，如下所示。

svm=SVC(random_state=42)
svm_cv=GridSearchCV(svm,param_grid,cv=5,scoring='f1')
svm_cv.fit(X_train_std,y_train)

你能通过代码示例告诉我如何增加少数类的权重吗？balanced如果这与选择参数有什么不同

目前我的结果如下

我了解少数算法的 AUC 高于 80，但我相信 F1 分数对于像我这样的不平衡类问题更重要。

你能帮我吗？我尝试过采样少数类但没有太大改善。

增加功能不会让我达到 80% 的 F1 分数