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...
首先我们使用sklearn里的compute_sample_weight函数来计算sample_weight: sw = compute_sample_weight(class_weight='balanced',y=y_true) sw是一个和ytrue的shape相同的数据,每一个数代表该样本所在的sample_weight。它的具体计算方法是总样本数/(类数*每个类的个数),比如一个值为-1的样本,它的sample_weight...
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...
首先我们使用sklearn里的compute_sample_weight函数来计算sample_weight: sw = compute_sample_weight(class_weight='balanced',y=y_true) sw是一个和ytrue的shape相同的数据,每一个数代表该样本所在的sample_weight。它的具体计算方法是总样本数/(类数*每个类的个数),比如一个值为-1的样本,它的sample_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.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 ...
如果sample_weight被传值,N, N_t, N_t_R and N_t_L也适用于加权和。 10、min_impurity_split : float,树生长早期停止的阈值,如果一个节点的不纯度高于这个阈值,那么它将会被分裂,否则它就是一个叶子节点。 11、bootstrap : boolean, optional (default=True),在构建树时是否使用引导样本。
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...
从公式角度看常规的balanceweight或者sample_weight 和 重复采样的关系: 我们从公式上也可以看出,实际上代价敏感函数在逻辑回归的损失函数上所带来的效果和重复采样的效果是一样的,例如我们对样本A赋予2的权重,实际上就相当于向原始数据中加入了一个新的样本A,这样在公式上的表示实际上是一致的。 所以我们常用的代价...
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...