sklearn的class_weight設置為'balanced'的計算方法
分類的時候，當不同類別的樣本量差異很大時，很容易影響分類結果，因此要么每個類別的數據量大致相同，要么就要進行校正。 sklearn的做法可以是加權，加權就要涉及到class_weight和sample_weight，當不設置class_weight參數時，默認值是所有類別的權值 ...
原文：Keras class_weight和sample_weight用法
搬運: https: stackoverflow.com questions when is the timing to use sample weights in keras class weight: output 變量的權重 sample weight: data sample 的權重 ...
2019-12-19 18:52 0 2288 推薦指數：
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