machine-learning - sklearn.linear_model.SGDClassifier 如何用于多类分类？

Question

我正在研究多类分类（10类）。我正在使用 sklearn.linear_model.SGDClassifier。我看到这个模型使用了一对多的方法。SGDClassifier 有一个参数 class_weight：“与类相关的权重。如果没有给出，所有类都应该有一个权重。

“平衡”模式使用 y 的值来自动调整与输入数据中的类频率成反比的权重，如 n_samples / (n_classes * np.bincount(y))。" 在训练过程中如何使用 class_weight？例如，我们有标签A - 5个样本，标签B - 15个样本，标签C - 100个样本。假设模型A vs B和C正在训练。class_weights是否包含在损失函数的计算中？“得分”怎么样？SGDClassifier将“准确度”作为默认评分选项。是否加权？

标签： machine-learningscikit-learnmulticlass-classification

Answer 1

这是我的理解。分类器优化以下目标函数：

L是损失函数，w是类权重。损失函数是用户定义的参数。