class_weight:给出了每个类别的权重占比。 可以为字符串'balanced',此时类别权重反比与类别的频率。 可以为字典,此时人工给出了每个类别的权重。 如果为None,则认为每个类别的比例一样。 该参数仅用于多类分类问题。对于二类分类问题,可以使用is_unbalance参数。
以SVM算法为例,通过设置class_weigh的值,来手动指定不同的类别权重,比如我们想要将正负样本损失权重比例设置为10:1,只需要添加这样的参数:class_weight= {1:10,0:1}。 当然,我们也可以进一步偷懒,只需要:class_weight = 'balanced',那么SVM会将权重设置为与不同类别样本数量呈反比的权重来进行自动均衡处理,权重...
最后我们想说下,一般在样本不均衡时会额外调节scale_pos_weight这个参数,但在我们实际项目中,如果样本不是特别的偏,class_weight='balanced'就足够能产生不错的效果了,所以在参数调节中没有强调。一般情况下,这一整套调参流程跑下来是足够得到一个还不错的模型效果的参数的。
class_weight:指定类别权重,默认取None,可以取"balanced",代表样本量少的类别所对应的样本权重更高,也可以传入字典指定权重。该参数主要是为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。除了此处指定class_weight,还可以使用过采样和欠采样的方法处理样本类别不平衡的问题。 random_state:当数据量...
具体实现时，可以使用如hyperopt等库来定义参数空间和调用类进行调参。在实际项目中，样本不均衡时通常会额外考虑scale_pos_weight参数，但在样本分布相对均衡时，使用class_weight='balanced'通常足以取得良好的效果，因此在参数调优中未特别强调。通过上述参数调优流程，一般能够得到一个性能较好的模型。
class_weight:设置数据集中不同类别样本的权重,默认为None,也就是所有类别的样本权重均为1,数据类型为字典或者字典列表(多类别) balanced:根据数据集中的类别的占比来按照比例进行权重设置n_samples/(n_classes*np.bincount(y)) balanced_subsamples:类似balanced,不过权重是根据自助采样后的样本来计算 ...
class_weight:设置数据集中不同类别样本的权重,默认为None,也就是所有类别的样本权重均为1,数据类型为字典或者字典列表(多类别) balanced:根据数据集中的类别的占比来按照比例进行权重设置n_samples/(n_classes*np.bincount(y)) balanced_subsamples:类似balanced,不过权重是根据自助采样后的样本来计算 ...
class_weight:设置数据集中不同类别样本的权重,默认为None,也就是所有类别的样本权重均为1,数据类型为字典或者字典列表(多类别) balanced:根据数据集中的类别的占比来按照比例进行权重设置n_samples/(n_classes*np.bincount(y)) balanced_subsamples:类似balanced,不过权重是根据自助采样后的样本来计算 ...
class_weight:设置数据集中不同类别样本的权重,默认为None,也就是所有类别的样本权重均为1,数据类型为字典或者字典列表(多类别) balanced:根据数据集中的类别的占比来按照比例进行权重设置n_samples/(n_classes*np.bincount(y)) balanced_subsamples:类似balanced,不过权重是根据自助采样后的样本来计算 ...
import class_weight class_weight.compute_class_weight('balanced', np.unique(yc_train), yc_train["Is_Lead"]) weights = np.ones(y_train.shape[0], dtype = 'float') for i, val in enumerate(y_train): weights[i] = classes_weights[val-1] xgb_classifier.fit(X, y, sample_weight=...