python – Scikit-学习分类和回归与权重

发布时间：2020-12-16 21:52:09 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：如果我想对每个样本进行不同的加权,我该如何在sklearn中进行分类或回归？有没有办法使用自定义丢失功能？如果是这样,那个损失函数一般是什么样的？有没有更简单的方法？最佳答案要称量单个样本,请将sample_weight数组提供给估算器的拟合方法.这应该是长度

如果我想对每个样本进行不同的加权,我该如何在sklearn中进行分类或回归？有没有办法使用自定义丢失功能？如果是这样,那个损失函数一般是什么样的？有没有更简单的方法？

最佳答案

要称量单个样本,请将sample_weight数组提供给估算器的拟合方法.这应该是长度为n_samples的1-d数组(即在大多数任务中与y相同的维度)：

estimator.fit(X,y,sample_weight=some_array)

并非所有型号都支持此功能,请查看文档.

（编辑：李大同）

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