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样本权重在分类模型中如何工作?

weighted classification scikit-learn machine-learning

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Jane Sully · 技术社区 · 6 年前

为每个样本提供权重意味着什么分类?像Logistic回归或支持向量机这样的分类算法如何使用权重来强调某些例子?我很想详细解释一下这些算法是如何利用样本权重的。

如果你看看sklearn documentation for logistic regression ,可以看到fit函数有一个可选的sample_weight参数,该参数定义为分配给各个样本的权重数组。

1 回复 | 直到 6 年前

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Frayal 6 年前

此选项用于不平衡数据集。举个例子:我有很多数据,有些只是噪音。但是其他的对我来说很重要,我希望我的算法比其他的考虑更多。所以我给它分配了一个重量,以确保它得到妥善处理。

它改变了计算损失的方式。误差(残差)将乘以点的权重,因此,目标函数的最小值将移位。我希望这足够清楚。我不知道你是否熟悉它背后的数学知识,所以我给你提供了一个小的介绍以确定(如果不需要,请道歉) https://perso.telecom-paristech.fr/rgower/pdf/M2_statistique_optimisation/Intro-ML-expanded.pdf