scikit-learnでのclass_weight強調の方法

Question

私がパラメータclass_weightを使用するとき、scikit-learnがクラスに重点を置く方法を知りたいのですが、それは少数サンプリングのオーバーサンプリングですか？

ありがとうございました。

Answer 1

どちらもありません。私は代わりに損失に影響を及ぼすと思う：

• より高い重量のクラスのためのより高い損失。
• 低体重クラスの方が低損失です。

この問題は、このthreadで詳細に説明されています。

Answer 2

すべてのアルゴリズムでclass_weightを処理する単一の方法があるかどうかはわかりません。

ディシジョンツリー（およびフォレスト）は、各サンプルの重みをクラスに応じて変更することで対応します。

オーバーサンプリングのより一般的なケースとしてサンプルを重み付けすることが考えられます。すべて少数派のサンプル（サンプルの一部を「オーバーサンプルする」ことができます）。