在svm.scv()中同时使用“ class_weight”和“ c”参数时会发生什么?

乔希·弗洛里(Josh Flori)

我正在尝试建立一个分类器。在处理超参数时,我碰巧同时使用参数class_weightsC看到了我不理解的结果。

这段代码给了我不同的f1分数

clf = svm.SVC(kernel="linear",class_weight={1:10,0:5})
clf.fit(X_train_tfidf, y_train)
predicted=clf.predict(X_test_tfidf)
f1_score(y_test, predicted)

从此代码

clf = svm.SVC(kernel="linear",class_weight={1:10,0:5},c=5)
clf.fit(X_train_tfidf, y_train)
predicted=clf.predict(X_test_tfidf)
f1_score(y_test, predicted)

我的理解是,在设置班级比重时,您要C根据此等式设置式

在那种情况下,我希望C参数被忽略。但这似乎并非如此。sklearn在做什么?我理解不对吗?

谢谢

马克西姆·坎

设置类权重和设置C参数是两个独立的过程,您不应期望结果是相同的。

该文档说以下内容:

在希望更加重视某些类或某些单个样本的问题中,可以使用关键字class_weight和sample_weight。

SVC在fit方法中实现了关键字class_weight。它是{class_label:value}形式的字典,其中value是一个浮点数> 0,它将class_label类的参数C设置为C * value。

换一种说法:

  • 在第一个示例中,您将拥有C = 1*5 = 50类和C = 1*10 = 101类(因为默认值为1.0)

  • 在第二个示例中,您将拥有C = 5*5 = 25班级0和C = 5*10 = 50班级1

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