逻辑回归-权重平衡与字典参数对比

Question

[当使用sklearn LogisticRegression函数对不平衡训练数据集进行二进制分类时（例如85％pos类与15％neg类），将class_weight参数设置为'balanced'与将其设置为{0：0.15， 1：0.85}？根据文档，在我看来，使用'balanced'参数将提供与提供字典相同的功能。

class_weight

“平衡”模式使用y的值自动调整 权重与输入数据中的类频率成反比 as n_samples /（n_classes * np.bincount（y））。

Answer 1

是的，意思是一样的。使用class_weight='balanced参数，您无需传递确切的数字，并且可以自动进行平衡。