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...
LGBMRegressor.fit参数 1.X: 2.y: 3.sample_weight: 4.eval_set: 5.eval_names: 6.eval_sample_weight: 7.eval_class_weight: 8.eval_init_score: 9.eval_metric: 10.verbose: 11.callbacks: 12.init_model: 13.pre_partition: LGBMRegressor.predict参数 1. X 2. num_iteration (n_iter_no_chang...
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...
plt.show() 3 二分类SVC中的样本不均衡问题:重要参数class_weight 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 2. 创建样本不均衡的数据集 class_1 = 500#类别1...
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]) ...
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。
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...
当fit接口中的sample_weight被设置时,该接口返回的值也会受到加权的影响 mnb.class_count_ mnb.class_count_.shape 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 5. 那分类器的效果如何呢? #一些传统的接口mnb.predict(Xtest_) mnb.predict_proba(Xtest_)...
当fit接口中的sample_weight被设置时,该接口返回的值也会受到加权的影响 mnb.class_count_ mnb.class_count_.shape 5. 那分类器的效果如何呢? #一些传统的接口mnb.predict(Xtest_) mnb.predict_proba(Xtest_) mnb.score(Xtest_,Ytest) brier_score_loss(Ytest,mnb.predict_proba(Xtest_)[:,1],pos_...