带权重的 Scikit-Learn 分类和回归

【问题标题】：Scikit-Learn Classification and Regression with Weights带权重的 Scikit-Learn 分类和回归
【发布时间】：2013-06-20 08:55:19
【问题描述】：

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损失函数来做到这一点？如果是这样，该损失函数一般看起来像什么？有没有更简单的方法？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

要称量单个样本，请将sample_weight 数组输入估计器的fit 方法。这应该是一个长度为 n_samples 的一维数组（即在大多数任务中与 y 的维度相同）：

estimator.fit(X, y, sample_weight=some_array)

并非所有型号都支持此功能，请查看文档。

【讨论】：