class_weight:类别权重,可选参数,默认是`None`,也可以字典、字典列表、`balanced`。指定样本各类别的的权重,主要是为了防止训练集某些类别的样本过多,导致训练的决策树过于偏向这些类别。类别的权重可以通过`{class_label:weight}`这样的格式给出,这里可以自己指定各个样本的权重,或者用`balanced`,如果使用`balanced`...
image_weights = (class_weights.reshape(1, nc) * class_counts).sum(1) # index = random.choices(range(n), weights=image_weights, k=1) # weight image sample return image_weights 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23...
二:随机森林分类器 class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=’warn’, criterion=’gini’, max_depth=None,min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=’auto’, max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, b...
1classSVC(BaseSVC):2@_deprecate_positional_args3def__init__(self, *, C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='scale',4coef0=0.0, shrinking=True, probability=False,5tol=1e-3, cache_size=200, class_weight=None,6verbose=False, max_iter=-1, decision_function_shape='ovr',7break_ties=...
class_weight——class-weight用于指定样本各个类别的权重,主要是为了防止训练集某些类别的样本过多,导致训练的决策树过于偏向这些类别。 random_state——随机种子,设定为一个常数,保证每次运行的结果都是一样的。 我们使用这几个参数进行模型的构建,其中,class_weight为我们自己赋予的权重: ...
class_weight:类别权重,可选参数,默认是None,也可以字典、字典列表、balanced。指定样本各类别的的权重,主要是为了防止训练集某些类别的样本过多,导致训练的决策树过于偏向这些类别。类别的权重可以通过{class_label:weight}这样的格式给出,这里可以自己指定各个样本的权重,或者用balanced,如果使用balanced,则算法会自己计...
样本不平衡参数class_weight: 样本不平衡是指在一组数据集中,标签的一类天生占有很大的比例,或误分类的代价很高,即我们想要捕捉出某种特定的分类的时候的状况。 例如:银行要判断“一个新客户是否会违约”,通常不违约的人vs违约的人会是99:1的比例,真正违约的人其实是非常少的。这种分类状况下,即便模型什么也不做...
class_weight 可以平衡类别权重,防止多数类过拟合。默认为None。 小故事 集成学习的思想来自于1989年哈佛大学的莱斯利·瓦利安特(Leslie Valiant)和迈克尔·卡恩斯(Michael Kearns)提出的问题,其大意是:如果在某一问题上已有一个比随机方法好、但是仍然较弱的学习算法,能否保证一定存在很强的学习算法?这一反直觉...
权重参数 class_weight:这个参数可以调节样本比例。一个很常见的例子是网贷违约预测中用户的好坏比,通常好用户占绝大部分,所以样本是不均衡的。除了采样方法处理外,也可以使用该参数进行调节。参数选择 balanced 则可以自动计算样本比例来达到平衡,或者也可以通过自定义比例来达到同样效果。 多分类参数 multi_class:我们...
class_weight: 一个字典或者字符串‘balanced’。 字典 : 字典给出每个分类的权重。 balanced : 每个分类的权重与该分类在样本集中出现的频率成反比。 未指定 : 每个分类权重都为1。 max_iter: 一个整数,制定最大迭代数。