如何以简单的方式在 Keras 中分配 class_weight？

Question

谁能告诉我当数据集不平衡时在 Keras 中应用 class_weight 的最简单方法是什么？

我的目标中只有两个班级。

谢谢。

原文由 Javi 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

class_weight fit() 函数的参数是一个将类映射到权重值的字典。

假设您有 500 个 0 类样本和 1500 个 1 类样本，而不是您输入的 class_weight = {0:3 , 1:1}。这使第 0 类的权重是第 1 类的三倍。

train_generator.classes 为您提供适当的权重类名称。

如果你想以编程方式计算这个，你可以使用 scikit-learn 的 sklearn.utils.compute_class_weight() 。

该函数查看标签的分布并产生权重，以同等地惩罚训练集中代表性不足或过多的类别。

另请参阅此处的有用线程： https ://github.com/fchollet/keras/issues/1875

这个线程也可能有帮助： Is it possible to automatically infer the class_weight from flow_from_directory in Keras?

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