Scikits-learn svm SVC簡單問題

Question

我有一個問題，我解決了，但我想知道我是否正確。

關於scikit關於SVM SVC的學習文檔，有一個例子是通過在類中使用權重來管理不平衡數據。

便將所在班重量svm.SVC（被告知）的示例

wclf = svm.SVC(kernel='linear', class_weight={1: 10}) 

但如果再現源代碼此命令，我得到以下錯誤：

wclf = svm.SVC(kernel='linear', class_weight={1: 10}) 
    TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'class_weight' 

但是，如果將fit_函數上的classes_weight放在fit（）函數上，問題就解決了：

wclf.fit(X, y, class_weight={1: 10}) 

am I r ight關於這個？有沒有人有過這個問題？

Answer 1

關鍵字'class_weight'尚未在您的SVC的sklearn版本中實現，但它用於SVC.fit（）。 sklearn有時會比你想象的更新它們的功能，並且你正在閱讀的文檔可能是/ dev /或/ stable /而不是你的版本。