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...
具体来说,sample_weight是一个与输入数据具有相同长度的数组,用于为每个样本分配一个权重值。这些权重值可以是任意实数,通常用于表示样本的重要性或难易程度。较大的权重值表示该样本对模型评估指标的贡献更大,而较小的权重值则表示贡献较小。 在使用sklearn.metrics中的函数进行模型评估时,可以通过传递sample_wei...
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...
口predict(X):用模型进行预测,返回预测值。 口score(X,y[, sample_weight]):返回在(X,y)上预测的准确率( accuracy)。 2、SVM非线性分类 sklearn svm SvC(C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma=auto, coef0=0. 0, shrinking=True, probability=False, tol=0. 001, cache_size=200, class_weight...
当面临不平衡的数据集，分类算法可能会偏好多数类，导致少数类样本分类效果不佳。为解决这一问题，引入样本权重（sample weight）成为了关键。假设数据集中，正类样本（y=1）数量为300，而负类样本（y=0）数量为700。如果不考虑不平衡，分类结果可能倾向于多数类，忽视少数类的重要性。样本权重通过调整...
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 ofclassi to class_weight[i]*CforSVC. Ifnotgiven, all classes are supposed...
8、score(X, y[, sample_weight]),返回给定测试数据和标签的平均精度。 9、set_params(**params),设置参数。 在调参的时候首先应该先给定一个随机数种子。 1、criterion选择“gini”和“entropy”对正确率会有轻微的影响。 2、splitter选择“best”和“random”对正确率有轻微的影响。
同时我们也可以用sample_weight来改变每个样本的权重比例。 我们用代码来模拟下这个过程,第一步构建出样本不均衡的数据集。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets import make_blobs
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...
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...