Python使用compute_class_weight()函数处理数据不平衡

简介

compute_class_weight()函数是sklearn.utils.class_weight模块中的一个函数，用于计算不平衡数据集中每个类别的权重。这个函数可以用来解决分类问题中类别不平衡的情况，帮助模型更好地处理少数类别。

参数介绍

compute_class_weight()函数的参数如下：

• class_weight: 类别权重的计算方式。可以是字符串balanced（自动计算权重）或者一个字典（手动指定权重）。
• classes: 所有类别的列表或者数组。

使用示例

from sklearn.utils.class_weight import compute_class_weight

classes = [0, 1, 2]
y = [0, 1, 1, 2, 2, 2]  # 假设训练数据的标签

weights = compute_class_weight({0: 1, 1: 2, 2: 3}, classes, y)
print(weights)  # 输出: [1.5, 1.0, 0.66666667]

具体计算过程

• 设置为balanced：

权重计算公式为：（class_weight）= n_samples / (n_classes * n_samples_i)

其中，n_samples是训练数据中的总样本数量，n_classes是类别的数量，n_samples_i是第i个类别的样本数量。

• 手动输入权重
  则返回手动输入的权重