二:随机森林分类器 class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=’warn’, criterion=’gini’, max_depth=None,min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=’auto’, max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, b...
image_weights = (class_weights.reshape(1, nc) * class_counts).sum(1) # index = random.choices(range(n), weights=image_weights, k=1) # weight image sample return image_weights 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23...
这种分类状况下,即便模型什么也不做,全把所有人都当成不会违约的人,正确率也能有99%,这使得模型评估指标变得毫无意义,根本无法达到我们的“要识别出会违约的人”的建模目的。 因此我们要使用参数class_weight对样本标签进行一定的均衡,给少量的标签更多的权重,让模型更偏向少数类,向捕获少数类的方向建模。该参数默认...
class_weight=weights) lr.fit(x_train,y_train) #对y进行预测 y_predprb=lr.predict_proba(x_test)[:,1] y_pred=lr.predict(x_test)fromsklearnimportmetrics fromsklearn.metricsimportauc #计算fpr,tpr及thresholds的值 fpr,tpr,thresholds
class_weight: 指定样本各类别的的权重,主要是为了防止训练集某些类别的样本过多导致训练的决策树过于偏向这些类别。这里可以自己指定各个样本的权重,如果使用“balanced”,则算法会自己计算权重,样本量少的类别所对应的样本权重会高。 criterion:gini或者entropy,前者是基尼系数,后者是信息熵。
class_weight:字典类型或者‘balance’字符串。默认为None,给每个类别分别设置不同的惩罚参数C,如果没有给,则会给所有类别都给C=1,即前面参数指出的参数C.如果给定参数‘balance’,则使用y的值自动调整与输入数据中的类频率成反比的权重。 verbose :bool参数 默认为False,是否启用详细输出。此设置利用libsvm中的每...
class_weight: 一个字典或者字符串‘balanced’。 字典 : 字典给出每个分类的权重。 balanced : 每个分类的权重与该分类在样本集中出现的频率成反比。 未指定 : 每个分类权重都为1。 max_iter: 一个整数,制定最大迭代数。
8)class_weight:类别权重,可选参数,默认是None,也可以字典、字典列表。指定样本各类别的的权重,主要是为了防止训练集某些类别的样本过多,导致训练的决策树过于偏向这些类别。类别的权重可以通过{class_label:weight}这样的格式给出,这里可以自己指定各个样本的权重,或者用balanced,如果使用balanced,则算法会自己计算权重...
class_weight:类别权重,可选参数,默认是None,也可以字典、字典列表、balanced。指定样本各类别的的权重,主要是为了防止训练集某些类别的样本过多,导致训练的决策树过于偏向这些类别。类别的权重可以通过{class_label:weight}这样的格式给出,这里可以自己指定各个样本的权重,或者用balanced,如果使用balanced,则算法会自己计...
设置损失函数的权重,使得少数类别数据判断错误的损失大于多数类别数据判断 错误的损失,即当我们的少数类别数据预测错误的时候,会产生一个比较大的损 失值,从而导致模型参数往让少数类别数据预测准确的方向偏。可以通过scikitlearn中的class_weight参数来设置权重。