sklearn库中的SVC（支持向量机）类提供了一个名为class_weight的参数，旨在针对不同类别设置不同的惩罚参数C。默认情况下，所有类别的惩罚参数均为C=1。若不设置该参数，所有类别将被赋予相同权重。使用class_weight参数，开发者可以为特定类别指定权重，从而在训练模型时对特定类别给予不同程度的重视。例...
sklearn.utils.class_weight.compute_class_weight(class_weight,classes,y)[source] Estimate class weights for unbalanced datasets. Parameters class_weightdict, ‘balanced’ or None If ‘balanced’, class weights will be given byn_samples/(n_classes*np.bincount(y)). If a dictionary is given, keys...
class_weight:dict or ‘balanced’, default=None,标签权重列表。 ccp_alpha:non-negative float, default=0.0,用于最小成本复杂性修剪的复杂性参数。将选择成本复杂度最大且小于 ccp_alpha 的子树。默认情况下,不执行修剪。 monotonic_cst:array-like of int of shape (n_features), default=None,表示对每个特...
1. 在:from sklearn.utils.class_weight import compute_class_weight里面可以看到计算的源代码。 2. 除了通过字典形式传入权重参数,还可以设置的是:class_weight = 'balanced',例如使用SVM分类: clf = SVC(kernel ='linear', class_weight='balanced', decision_function_shape='ovr') clf.fit(X_train, y_...
class_weights = class_weight.compute_class_weight( class_weight ='balanced', classes =np.unique(y_train), y =y_train.flatten()) Type: module String form: <module 'sklearn.utils.class_weight' from '/home/software/anaconda3/envs/tf115/lib/python3.7/site-packages/sklearn/utils/class_weigh...
5.1 class_weight 完成样本标签平衡的参数。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。比如说,在银行要判断“一个办了信用卡的人是否会违约”,就是是vs否(1%:99%)的比例。这种分类状况下,即便模型什么也不做,全把结果预测成“否”,正确率也能有99%。因此我们要使用class_weight参数对样本标...
sklearn的做法可以是加权，加权就要涉及到class_weight和sample_weight，当不设置class_weight参数时，默认值是所有类别的权值为1。在python中：# class_weight的传参 class_weight : {dict, 'balanced'}, optional Set the parameter C of class i to class_weight[i]*C for SVC. If not given, all classes...
个人理解是在划分节点时起作用，计算Gini增益时会classweight的掺入，假设有3个样本，Y=[1,2,1]，...
我没有用过sklearn（这属于机器学习范畴了，最近在学深度学习框架），不过刚查了一下sklearn中的类SVC,其中有介绍class_weight，发现是这么解释的。class_weight : {dict, 'balanced'}, optional Set the parameter C of class i to class_weight[i]*C for SVC. If not given, all classes are supposed ...
(2)class_weight作用: 在诈骗电话与正常电话的分类模型中,将诈骗电话归为正常电话的代价很高,我们宁愿选择将正常电话归为诈骗电话,然后在做处理,这时,我们可以提高诈骗电话的权重。还有一种情况是解决样本极度不平衡问题。 (3)solver的五种取值: liblinear:坐标轴下降法来迭代优化损失函数。