LinearSVC中参数class_weight的最佳值是多少?

样品测试

我有一个多标签数据(有些类有2个标签和10个标签),我的模型对均衡和无值过度拟合。为class_weight参数设置的最佳值是什么?

from sklearn.svm import LinearSVC
svm = LinearSVC(C=0.01,max_iter=100,dual=False,class_weight=None,verbose=1)
塞拉鲁克

class_weight参数的控制实际上是C通过以下方式参数:

class_weight:{dict,'balanced'},可选

class_weight[i]*CSVC的类i的参数C设置为。如果未给出,则所有类均应具有权重一。“平衡”模式使用y值自动调整与输入数据中的类频率成反比的权重,如下所示:n_samples / (n_classes * np.bincount(y))

尝试class_weight在保持C相同同时进行游戏,例如C = 0.1


编辑

这是class_weight为您的171个班级创建的一种好方法

# store the weights for each class in a list
weights_per_class = [2,3,4,5,6]

#Let's assume that you have a `y` like this:
y = [121, 122, 123, 124, 125]

你需要:

# create the `class_weight` dictionary
class_weight = {val:weights_per_class[index] for index,val in enumerate (y)}

print(class_weight)
#{121: 2, 122: 3, 123: 4, 124: 5, 125: 6}

# Use it as argument
svm = LinearSVC(class_weight=class_weight)

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