前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了
python – Scikit-学习分类和回归与权重，
前端之家小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
如果我想对每个样本进行不同的加权,我该如何在sklearn中进行分类或回归？有没有办法使用自定义丢失功能？如果是这样,那个损失函数一般是什么样的？有没有更简单的方法？
最佳答案
要称量单个样本,请将sample_weight数组提供给估算器的拟合
方法.这应该是长度为n_samples的1-d数组(即在大多数任务中与y相同的维度)：
estimator.fit(X,y,sample_weight=some_array)
@H_404_11@
并非所有型号都支持此功能,请查看文档.
原文链接：https://www.f2er.com/python/439560.html
