分类的时候，当不同类别的样本量差异很大时，很容易影响分类结果，因此要么每个类别的数据量大致相同，要么就要进行校正。
sklearn的做法可以是加权，加权就要涉及到class_weight和sample_weight，当不设置class_weight参数时，默认值是所有类别的权值为1。
在python中：
# class_weight的传参 class_weight : {dict, ‘balanced‘}, optional Set the parameter C of class i to class_weight[i]*C for SVC. If not given, all classes are supposed to have weight one. The "balanced" mode uses the values of y to automatically adjust weights inversely proportional to class frequencies as ``n_samples / (n_classes * np.bincount(y))`` # sample_weight的传参 sample_weight : array-like, shape (n_samples,) Per-sample weights. Rescale C per sample. Higher weights force the classifier to put more emphasis on these points.
1. 在：from sklearn.utils.class_weight import compute_class_weight 里面可以看到计算的源代码。
2. 除了通过字典形式传入权重参数，还可以设置的是：class_weight = ‘balanced‘，例如使用SVM分类：
clf = SVC(kernel = ‘linear‘, class_weight=‘balanced‘, decision_function_shape=‘ovr‘) clf.fit(X_train, y_train)
3. 那么‘balanced‘的计算方法是什么呢？看例子：
import numpy as np y = [0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,2,2] #标签值，一共16个样本 a = np.bincount(y) # array([8, 6, 2], dtype=int64) 计算每个类别的样本数量 aa = 1/a #倒数 array([0.125 , 0.16666667, 0.5 ]) print(aa) from sklearn.utils.class_weight import compute_class_weight class_weight = ‘balanced‘ classes=[0, 1, 2] #标签类别 weight = compute_class_weight(class_weight, classes, y) print(weight) # [0.66666667 0.88888889 2.66666667] print(0.66666667*8) #5.33333336 print(0.88888889*6) #5.33333334 print(2.66666667*2) #5.33333334 # 这三个值非常接近 # ‘balanced‘计算出来的结果很均衡，使得惩罚项和样本量对应
可以看出计算出来的值，乘以样本量之后，三个类别的数字很接近，我想的是：个人觉得惩罚项就用样本量的倒数未尝不可，因为乘以样本量都是1，相当于‘balanced‘这里是多乘以了一个常数
4. 真正的魔法到了：还记得上面所给出的python中，当class_weight为‘balanced‘时的计算公式吗？
# weight_ = n_samples / (n_classes * np.bincount(y))``
# 这里
# n_samples为16
# n_classes为3
# np.bincount(y)实际上就是每个类别的样本数量
于是：
print(16/(3*8)) #输出 0.6666666666666666 print(16/(3*6)) #输出 0.8888888888888888 print(16/(3*2)) #输出 2.6666666666666665
是不是跟计算出来的权值一样？这就是class_weight设置为‘balanced‘时的计算方法了。
参考：
https://blog.csdn.net/go_og/article/details/81281387
https://www.zhihu.com/question/265420166/answer/293896934
sklearn的class_weight设置为'balanced'的计算方法
原文：https://www.cnblogs.com/qi-yuan-008/p/11992156.html