如何在sklearn逻辑回归中设置样本权重？

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何在sklearn逻辑回归中设置样本权重？

【英文标题】：How to set sample weight in sklearn logistic regression?

【发布时间】：2018-02-22 13:34:56

【问题描述】：

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。

【参考方案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。