TRAIN_IMG_COUNT = COUNT_NORMAL + COUNT_PNEUMONIA weight_for_0 = (1 / COUNT_NORMAL) * (TRAIN_IMG_COUNT) / 2.0 weight_for_1 = (1 / COUNT_PNEUMONIA) * (TRAIN_IMG_COUNT) / 2.0 class_weight = {0: weight_for_0, 1: weight_for_1}

这个问题似乎是关于机器学习的权重计算，根据给出的公式，它似乎是为了平衡两个类别在训练数据中的分布，其中COUNT_NORMAL和COUNT_PNEUMONIA分别代表正常和肺炎的训练样本数量。根据公式，class_weight字典会将类别0和1的样本权重设置为weight_for_0和weight_for_1。

这样设置权重可以让模型更好地处理训练数据中的不平衡问题，从而提高模型的性能和准确性。

相关问题

plt.xticks(range(2),["Normal","Pneumonia"],fontsize=16)

这是使用 Python 的 Matplotlib 库在图表中设置 X 轴刻度标签的代码。其中，`range(2)` 生成一个长度为 2 的序列，`["Normal","Pneumonia"]` 是 X 轴刻度标签的文本内容，`fontsize=16` 是设置字体大小为 16。具体地，该代码将 X 轴刻度标签设置为 "Normal" 和 "Pneumonia"，并将字体大小设置为 16。