compute_class_weight
时间: 2023-04-26 19:05:10 浏览: 87
compute_class_weight是一个用于计算类别权重的函数,它可以根据样本的类别分布情况,自动计算每个类别的权重,以便在训练模型时更好地处理类别不平衡的问题。该函数通常用于分类问题中,特别是在多类别分类问题中,可以帮助模型更好地处理样本不均衡的情况,提高模型的性能和准确率。
相关问题
from sklearn.utils.class_weight import compute_class_weight的另一种形式的引用
另一种形式的引用为:
```python
import sklearn.utils.class_weight as class_weight
class_weight.compute_class_weight(class_weight='balanced', classes=np.unique(y_train), y=y_train)
```
这里使用了别名`class_weight`来代替`sklearn.utils.class_weight`,并且直接调用了`compute_class_weight()`函数。其他参数和用法与之前的引用相同。
TypeError: compute_class_weight() takes 1 positional argument but 3 were given
这个错误是由于函数`compute_class_weight()`被调用时给出了3个参数,而它只接受1个位置参数所导致的。根据错误提示,`add_atr()`函数需要0个位置参数但是给出了1个参数。这可能是因为在调用`add_atr()`函数时,多传递了一个参数。要解决这个问题,您需要检查函数调用的地方,确保只传递了正确的参数数量。<span class="em">1</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [django报错:add_atr() takes 0 positional arguments but 1 was given](https://download.csdn.net/download/weixin_38531788/13753788)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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