惩罚一类svm sklearn的错误？

Posted 2023-03-12

【中文标题】惩罚一类svm sklearn的错误？

【英文标题】：Penalize error on one category svm sklearn?

【发布时间】：2014-10-10 20:33:30

【问题描述】：

一个类有大约 100 个数据元素，另一个类有大约 6000 个数据元素。当我使用数据创建 svm 时，它只返回我尝试预测的每个新元素的多数类别标签。有没有办法用 sklearn svm 惩罚少数类别的错误分类，这样我就可以实际使用我所有的数据元素，而不必从多数类别中抽取 100 个元素用于测试？

【问题讨论】：

您在fit 参数中尝试过sample_weight 吗？

【参考方案1】：

SVC 有以下参数可以使用

class_weight : dict, 'auto', optional
    Set the parameter C of class i to class_weight[i]*C for
    SVC. If not given, all classes are supposed to have
    weight one. The 'auto' mode uses the values of y to
    automatically adjust weights inversely proportional to
    class frequencies.