psi-nos
psi-nos
Wytłumaczy mi ktoś class-weight w scikit-learn, np. w drzewie decyzyjnym? Załóżmy że mam dane uczące z 3 klasami, liczby próbek 100, 10, 10. Jak rozumiem dla drzewa z domyślnymi ustawieniami zostanie wykorzystane wszystkie 120 próbek. A co w przypadku np. class-weight="balanced"? #sklearn #python #datascience #machinelearning
0
  • Najlepsze
  • Wszystkie komentarze
n0c0Mpr3h3nD
@psi-nos: class_weight przypisuje wage do tego jak wazna jest klasa do trenowania drzewka, wiec zawsze wszystkie klasy beda wykorzystane.* Jako default jest ze kazda klasa jest rownomiernie wazna z pozostalymi. Balanced daje wage odwrotnie proporcjonalna do czestotliwosci wystepowania klasy.

* chyba ze przypiszesz wage 0, to wtedy klasa bedzie ignorowana
0
psi-nos
psi-nos
@n0c0Mpr3h3nD: chodziło mi bardziej szczegółowo. Co to znaczy ważna. Ale już chyba ogarnąłem, że waga jest uwzględniana przy funkcji straty przy tworzeniu węzła drzewa (wyborze najlepszego podziału).
0
bohater
Mirki, jak to zapisac w #python 2.7 ? Nie ma w nim * do rozpakowywania kolekcji w argumenty :(

correlated = data.corr()['target'][lambda c: c > 0.1]
data = data[[*correlated.index]]
#pandas #numpy #sklearn
1
  • Najlepsze
  • Wszystkie komentarze
filozof900
@luzny_lori: ona zle napisala, jej chodzi ze tworzenie listy jako [*x] jest nieprawidlowe w pythonie 2.7
1
G.....e
G.....e
@bohater: list()
0