clf_weight = LogisticRegression().fit(X, y,sample_weight=sample_weight) 2.底层代码: def_logistic_loss_and_grad(w,X,y,alpha,sample_weight=None):"""Computes the logistic loss and gradient.Parameters---w : ndarray of shape (n_features,) or (n_features + 1,)Coefficient vector.X : {ar...
1], ['Female', 3], ['Female', 2]] >>> enc.fit(X) >>> enc.categories_#categories_属性返回编码顺序输出:[array(['Female', 'Male'], dtype=object), array([1, 2, 3], dtype=object)] >>> enc.transform([['Female', 3], ['Male', 1]])#...
3. 在数据集上分别建模 #不设定class_weightclf = svm.SVC(kernel='linear', C=1.0) clf.fit(X, y)#设定class_weightwclf = svm.SVC(kernel='linear', class_weight={1: 10}) wclf.fit(X, y)#给两个模型分别打分看看,这个分数是accuracy准确度clf.score(X,y) wclf.score(X,y) 4. 绘制两个...
1、fit(X, y[, sample_weight]),拟合。 2、get_params([deep]),得到参数。 3、partial_fit(X, y[, classes, sample_weight]),部分样本上的增量拟合。 4、predict(X),预测。 5、predict_log_proba(X),返回测试向量X的对数概率估计。 6、predict_proba(X),返回测试向量X的概率估计。 7、score(X, y...
接口fit的参数:sample_weight 数组,结构为 (n_samples, ),必须对应输入fit中的特征矩阵的每个样本。 每个样本在fit时的权重,让权重乘以每个样本对应的值来迫使分类器强调设定的权重更大的样本。通常,较大的权重加在少数类的样本上,以迫使模型向着少数类的方向建模。 通常来说,这两个参数我们只选取一个来设置。如...
fit(self, X, y[, sample_weight]) 训练模型,,sample_weight为每个样本权重值,默认None get_params(self[, deep]) deep默认为True,返回一个字典,键为参数名,值为估计器参数值 predict(self, X) 模型预测,返回预测值 score(self, X, y[, sample_weight]) ...
fit(X,y[,sample_weight]):用样本集(X, y)训练模型。sample_weight 为每个样本设权重,默认None。 get_params([deep]):获取模型参数。注意不是指模型回归系数,而是指fit_intercept,normalize等参数。 predict(X):用训练的模型预测数据集 X 的输出。即可以对训练样本给出模型输出结果,也可以对测试样本给出预测...
SVC的参数:class_weight SVC的接口fifit的参数:sample_weight 1. 导入需要的库和模块 importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltfromsklearnimportsvmfromsklearn.datasetsimportmake_blobs 1. 2. 3. 4. 2. 创建样本不均衡的数据集 class_1 = 500#类别1有500个样本class_2 = 50#类别2只有50个centers...
(3).如果sample_weight提供了样本权重(由fit方法提供),则这些权重都会乘以sample_weight。 13.presort:bool, optional (default=False) 指定是否需要提前排序数据从而加速训练中寻找最优切分的过程。设置为True时,对于大数据集 会减慢总体的训练过程;但是对于一个小数据集或者设定了最大深度的情况下,会加速训练过程。
(3).如果sample_weight提供了样本权重(由fit方法提供),则这些权重都会乘以sample_weight。13.presort:bool, optional (default=False) 指定是否需要提前排序数据从而加速训练中寻找最优切分的过程。设置为True时,对于大数据集 会减慢总体的训练过程;但是对于一个小数据集或者设定了最大深度的情况下,会加速训练过程。