我有一个多标签数据(有些类有2个标签,有10个标签),我的模型对均衡值和无值过度拟合。为class_weight参数设置的最佳值是什么?
from sklearn.svm import LinearSVC
svm = LinearSVC(C=0.01,max_iter=100,dual=False,class_weight=None,verbose=1)
class_weight
参数实际上通过以下方式控制C
参数:
class_weight:{dict,'balanced'},可选
设置参数C对于SVC,将类i设置为
class_weight[i]*C
。如果未给出,则所有类都是应该重一。 “平衡”模式使用y的值自动调整与班级成反比的权重输入数据中的频率为n_samples / (n_classes * np.bincount(y))
尝试将class_weight
保持不变,例如在C
上演奏。 C = 0.1