如何在sklearn逻辑回归中设置样本权重？

Question

我在scikit learn python 包中进行逻辑回归时遇到问题。

当数据具有不同数量的 1 或 0 样本时，我想对样本权重进行逻辑回归。但是，我有一些数据，所以我无法为每个数据获得相同数量的样本。

Answer 1

正如 sklearn 的 LogisticRegression 的 documentation 所说，为样本分配权重有两种选择。

分类器接受一个class_weight 参数，该参数可用于设置属于某个类的所有样本的权重。也可以申请class_weight='balanced'，根据每个类的样本数自动调整类权重。

分类器的fit 方法还接受一个sample_weight 数组，该数组为单个样本分配权重。