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
  • 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
psi-nos
psi-nos
psi-nos Autor
0
@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).
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
  • Najlepsze
  • Wszystkie komentarze
filozof900
@luzny_lori: ona zle napisala, jej chodzi ze tworzenie listy jako [*x] jest nieprawidlowe w pythonie 2.7
G.....e
G.....e
@bohater: list()