什么 SKLearn 分类器带有 class_weight 参数

马腾克

在处理一个不平衡的项目时,我想知道哪些分类器带有开箱即用的 class_weigth 参数。

受到以下启发:

from sklearn.utils.testing import all_estimators

estimators = all_estimators()

for name, class_ in estimators:
     if hasattr(class_, 'predict_proba'):
     print(name) 

'compute_class_weight' 是一个函数而不是一个类。所以基本上我正在寻找一个片段,它打印任何调用 compute_class_weight (to be 'balanced':-) 函数的分类器。

数据

您可以获得分类器(并非所有估计器)并检查class_weight实例化对象中的属性:

from sklearn.utils.testing import all_estimators

estimators = all_estimators(type_filter='classifier')
for name, class_ in estimators:
    if hasattr(class_(), 'class_weight'): # Note the parenthesis: class_() 
        print(name)

生成可以处理类不平衡的分类器列表:

DecisionTreeClassifier
ExtraTreeClassifier
ExtraTreesClassifier
LinearSVC
LogisticRegression
LogisticRegressionCV
NuSVC
PassiveAggressiveClassifier
Perceptron
RandomForestClassifier
RidgeClassifier
RidgeClassifierCV
SGDClassifier
SVC

请注意,class_weight是的属性实例化模型没有模型类该类LogisticRegression没有class_weight,但类型模型有LogisticRegression这是实例和类之间的基本面向对象区分。您可以使用以下代码实际检查差异:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

logreg_class = LogisticRegression
print(type(logreg_class))
# >>> <class 'type'>

logreg_model = LogisticRegression()
print(type(logreg_model))
# >>> <class 'sklearn.linear_model.logistic.LogisticRegression'>

在循环期间,class_引用模型类并且class_()是对该类的构造函数的调用,该构造函数返回一个实例。

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