sklearnロジスティック回帰のサンプル重量を設定するには？

Question

scikit learn pythonパッケージでロジスティック回帰をすると問題があります。

データに1または0のサンプル数が異なる場合、サンプル重量に関するロジスティック回帰を行いたいとします。しかし、私はいくつかのデータを持っているので、それぞれについて同じ数のサンプルを得ることはできません。

Answer 1

sklearnのLogisticRegressionのには、サンプルに重みを割り当てる2つのオプションがあります。

分類器は、特定のクラスに属するすべてのサンプルの重みを設定するために使用できるclass_weightパラメータを受け入れます。 class_weight='balanced'を適用して、各クラスのサンプル数に基づいてクラスの重みを自動的に調整することもできます。

分類器の方法はまた、個々のサンプルに重みを割り当てるsample_weightアレイを受け入れます。