sample_weight:这个值应该是给每个正确预测的值设置了一个权重。默认为None。它的计算方式为: avg = sum(a * weights) / sum(weights) a:为预测标签与真实标签哪个位置是相等的。相等的为1,否则为0; 例如:y_ture=[1,2,3,4] , y_pred=[1,5,3,7],则a = [1,0,1,0]。weight为设置的权重; 示...
fit(X,y,sample_weight=None,eval_set=None,eval_metric=None,early_stopping_rounds=None,verbose=True, xgb_model=None, sample_weight_eval_set=None, callbacks=None) sample_weight:每个样本的权重,设置方法:sample_weight=np.where(y==1,len(y)-sum(y),sum(y)) eval_set=None,A list of (X, y...
sklearn.metrics.roc_curve(y_true, y_score, *, pos_label=None, sample_weight=None, drop_intermediate=True) y_true:真实类别,如果不是{-1,1}或{0,1},那么pos_label参数需要明确给出 pos_label:正类的标签,若为None,而二分类为{-1,1}或{0,1},则正类被设置为1 sample_weight:样本权重 drop_...
sample_weight (默认: None)类型: array-like (shape (n_samples,))描述: 样本权重。如果提供,将在训练过程中对每个样本赋予相应的权重,用于调整不同样本对模型学习的影响。权重越高,对应样本在训练中的作用越大。 eval_set (默认: None)类型: list of (array-like, array-like) or list of DMatrix描述:...
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...
参数sample_weight为每个样本设置权重。应对非均衡问题 result = clf.predict(test_data) # 使用模型预测值 print('预测结果:',result) # 输出预测值[-1. -1. 1. 1.] # 获得支持向量 print('支持向量:',clf.support_vectors_) # 获得支持向量的索引...
sample weight可以简单理解为duplicate，即把少数类的样本拿出来复制来增加它的数量，但是实际不会这样操作...
当参数probability设置为True时,将会使用概率估计方法(predict_proba和predict_log_proba设定)。在二分问题中,概率校准使用普拉特缩放,对支持向量机的分值采用logistic回归,通过交叉验证进行拟合。 1.4.1.3 不平衡问题(Unbalancedproblems) ▲在某些问题中我们会更加重视一些类或者一些样本,可使用class_weight和sample_weight...
def f1_score(y_true, y_pred, *, labels=None, pos_label=1, average='binary', sample_weight=None, zero_division="warn"): 六. 模型评价——选择合适阈值 Scikit-Learn不允许直接设置阈值,但它可以得到决策分数,调用其decision_function()方法,而不是调用分类器的predict()方法,该方法返回每个实例的分...
通常来说,这两个参数我们只选取一个来设置。如果同时设置了两个参数,则会同时受到两个参数的影响,即 class_weight中设定的权重 * sample_weight中设定的权重 * C。 代码见附录2 灰色是做样本平衡之前的决策边界,大约有一半少数类(红色)被分错,多数类(紫色点)几乎都被分类正确了。 橙色是做样本平衡之后的决策...