sample_weights
时间: 2023-10-06 14:13:02 浏览: 57
sample_weights是Keras中fit方法的一个参数,用于对样本进行加权处理。它可以用来解决数据集中类别不均衡或样本不平衡的问题。在class_weights用于调整类别权重的基础上,sample_weights则用于调整样本权重。与class_weights不同的是,sample_weights的维度与训练样本的长度一致,而class_weights的维度是distinct(class)的长度。比如,如果有一个包含10000个样本的数据集,前5000个样本是可靠的数据,后5000个样本是可能出错的数据,我们可以通过调整sample_weights来提高前5000个样本的权重,降低后5000个样本的权重。在使用sample_weights时,需要将其作为参数传入fit方法中,并在编译模型时设置sample_weight_mode参数。如果权重的形式是1D的,即样本权重为一维数组形式,则sample_weight_mode设置为None;如果是2D的形式,则sample_weight_mode设置为'temporal'。更多关于sample_weights的信息可以参考TensorFlow官方API文档。
相关问题
from sklearn.utils.class_weight import compute_sample_weight sample_weights = compute_sample_weight( class_weight='balanced',y=train_df['class'] #provide your own target name ) xgb_classifier.fit(X,y,sample_weight=sample_weights)是什么意思,该如何修改
这段代码使用了 scikit-learn 中的 compute_sample_weight 函数来计算样本权重,以便在训练过程中使用平衡的类别权重来提高模型的性能。其中,class_weight 参数设置为 'balanced' 表示使用平衡的类别权重。
在最后一行中,使用 XGBoost 分类器的 fit 函数来拟合数据并传递 sample_weight 参数来使用计算出的样本权重。
如果你想修改这段代码,可以根据自己的需求更改 class_weight 参数的值,或者使用其他的样本权重计算方式。同时,如果你不想使用样本权重,也可以将最后一行的 sample_weight 参数去掉,直接使用 xgb_classifier.fit(X, y) 来拟合数据。
yuce = pd.read_excel("E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose.xlsx",index_col=0) # 计算预期收益和样本协方差矩阵 mu3 = expected_returns.mean_historical_return(yuce) # 使用历史数据计算预期收益 S3 = risk_models.sample_cov(yuce) # 使用历史数据计算协方差矩阵 # Optimize for maximal Sharpe ratio ef = EfficientFrontier(mu3, S3) raw_weights = ef.max_sharpe() cleaned_weights = ef.clean_weights() ef.save_weights_to_file("yuceweight.csv") # saves to file print(cleaned_weights) ef.portfolio_performance(verbose=True)如何绘图表示
可以使用matplotlib库绘制有效前沿图。代码示例如下:
```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 计算有效前沿
ef = EfficientFrontier(mu3, S3)
raw_frontier = ef.efficient_frontier()
cleaned_frontier = ef.clean_frontier()
# 绘制有效前沿图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(cleaned_frontier[0], cleaned_frontier[1], label='Efficient Frontier')
ax.plot(np.sqrt(np.diagonal(S3)), mu3, 'o', markersize=5, label='Stocks')
ax.set_title('Efficient Frontier')
ax.set_xlabel('Volatility')
ax.set_ylabel('Expected Return')
ax.legend()
plt.show()
```
此代码将有效前沿和各个资产的预期收益率和波动率作为散点图进行可视化,并标注有效前沿的位置。可以通过修改mu3和S3变量中的值来适应不同的投资组合。
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