class_weigths 在 lib scikit 的分类中，python
class_weigths in claserization in lib scikit, python
我是 scikit 的新手，所以这是一个简单的问题
我已经尝试将 class_weigths 参数与 dict 类型传递给分类，如 sklearn.svm.SVC
有人能给我一个正确的参数字典的例子吗，我尝试使用 model.class_weight = dict(zero=100, one=1) 但在 SVM 中它给出了 :
TypeError: Cannot cast array data from dtype('float64') to dtype('S32') according to the rule 'safe'
在其他方法中我没有效果:(
我不太清楚你为什么要用字符串调用字典的键。根据 the documentation and this 示例，您希望键代表 类 的索引。也就是说，您希望它们是整数！
根据上面 link 中的示例，他们使用以下权重实例化 SVM（同样，使用整数索引 类）：
wclf = svm.SVC(kernel='linear', class_weight={1: 10})
以您的示例为例，您需要使用
model.class_weight = {0:100, 1:1}
我是 scikit 的新手，所以这是一个简单的问题
我已经尝试将 class_weigths 参数与 dict 类型传递给分类，如 sklearn.svm.SVC
有人能给我一个正确的参数字典的例子吗，我尝试使用 model.class_weight = dict(zero=100, one=1) 但在 SVM 中它给出了 :
TypeError: Cannot cast array data from dtype('float64') to dtype('S32') according to the rule 'safe'
在其他方法中我没有效果:(
我不太清楚你为什么要用字符串调用字典的键。根据 the documentation and this 示例，您希望键代表 类 的索引。也就是说，您希望它们是整数！
根据上面 link 中的示例，他们使用以下权重实例化 SVM（同样，使用整数索引 类）：
wclf = svm.SVC(kernel='linear', class_weight={1: 10})
以您的示例为例，您需要使用
model.class_weight = {0:100, 1:1}