sklearn 分类的 class_weight 字典格式答案

【问题标题】：class_weight dictionary format for sklearn classificationsklearn 分类的 class_weight 字典格式
【发布时间】：2019-10-06 09:40:44
【问题描述】：

尝试对约 2500*~4000 个大型特征进行分类，并在训练数据随附一个置信度文档。

我正在尝试将置信度值用作分类器的 class_weight 参数，但无法理解 class_weight 所需的字典格式。由于使用格式为 {0:1, 1:0.66, 2:0.66, 3:1 ...} 的字典，我一直在寻找错误的解决方案，但最近了解到该参数需要 [{ 0:1, 1:1}, {0:1, 1:5}, {0:1, 1:1}, {0:1, 1:1}] [https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestClassifier.html#sklearn.ensemble.RandomForestClassifier]

我想我不明白 [{a:b , c:d}...] 的格式我相信 d 是重量，但不确定结构的其余部分或如何从我的 csv 文件中到达那里。

到目前为止我所拥有的：


>>> with open('confidence.csv') as csvfile:
>>>    reader = csv.DictReader(csvfile, delimiter=",")
>>>    confidence_dict={int(row['ID'])-1:int(float(row['confidence'])) for row in reader} #float(row['confidence'])

>>> print(confidence_dict)
{0: 0.66, 1: 1, 2: 0.66, 3: 0.66, 4: 1, ...}

>>> print(X)
    v0    v1    v2    v3     ...
0   1.413 0.874 0.506 1.790
1   0.253 0.253 0.486 1.864 
2   1.863 0.174 0.018 1.789
3   0.253 0.213 0.486 1.834
...

>>> print(y)
0   0
1   0
2   1
3   1
...

>>> linearSVC = LinearSVC(random_state=0, tol=1e-6, class_weight=confidence_dict)
>>> linearSVC.fit(X, y)

Class label {} not present. 在尝试使用当前字典形式中的类权重时返回。如果没有输入班级权重，则不会发生这种情况。

ValueError: Class label 2 not present.

网上关于这个话题的信息有限，所以我想我会尝试发表一个清晰的帖子，希望能掌握如何实现这一点。

【问题讨论】：

没有经验的发帖者，因此任何建议或反馈也表示赞赏
我很确定您在 confidence_dict 中提供的类权重比在 y 中实际存在的要多。该错误表示您的y 向量中没有类标签“2”。 y 向量中有哪些值？
X、y、confidence_dict的长度都是一样的。但你确实让我做某事。在我复制 DataFrame 的地方，它变成了 pandas.core.series.Series。我只需将其转换为 pd.DataFrame() 即可获得所需的 pandas.core.frame.DataFrame 类型。但现在我有同样的问题，但ValueError: Class label 3 not present.
我的意思是y 中唯一值的数量与您在confidence_dict 中提供的类的数量不同：class_weights。分类器无法将类权重附加到标签上，结果中看不到，这是您的y-vector
啊，我明白了。您误解了类权重参数的用途。班级权重旨在处理不平衡的班级，这意味着您拥有比其他班级更多的班级。如果您的 y 向量只有 1 和 0，那么您只有 2 个类。每个班级只能提供一个权重

标签： python tensorflow scikit-learn classification

【解决方案1】：

经过 jimmy 在 cmets 的进一步研究和指导，我了解到我错误地认为输入需要以表格形式

dict({x1, x2, x3,...xn})

其中 x 是该预测的置信度。 class_weight 需要是表单中的字典

dict({0:y0, 1:z0}, {0:y1, 1:z2}, {0:y1, 1:z1},...)

其中 y 是结果 0 的置信度/权重，z 是结果 1 的置信度/权重。

这就是出现ValueError: Class label 2 not present. 的原因。它正在寻找下一本字典

【讨论】：