在许多ML应用程序中，加权损失可能是可取的，因为某些类型的错误预测可能比其他错误更糟糕。例如，在医学二元分类(健康/疾病(中，患者没有进行进一步检查的假阴性结果比假阳性结果更糟糕，在假阳性结果中，后续检查会发现错误。
因此，如果我定义一个加权损失函数如下：
def weighted_loss(prediction, target):
if prediction == target:
return 0 # correct, no loss
elif prediction == 0: # class 0 is healthy
return 100 # false negative, very bad
else:
return 1 # false positive, incorrect
我如何将类似的东西传递给scikit学习分类器，如随机森林或SVM分类器？
恐怕您的问题不合理，源于损失和度量的不同概念之间的根本混淆。
损失函数在prediction == target型条件下不起作用-这就是指标(如准确性、精密度、召回率等(所起的作用-但在损失优化(即培训(过程中不起作用，仅用于绩效评估。损失对于艰难的阶级预测来说是不起作用的；它只适用于分类器的概率输出，其中这种等式条件永远不适用。
一层附加的"；"绝缘"；在损失和度量之间是阈值的选择，这对于将分类器的概率输出(在训练期间唯一重要的事情(转换为"零"是必要的；硬"；类预测(对于正在考虑的业务问题来说，唯一重要的事情(。同样，这个阈值在模型训练过程中绝对不起作用(其中唯一相关的量是损失，它对阈值和硬类预测一无所知(；正如交叉验证线程中所说的那样，降低分类概率阈值：
当你为每一类新样本输出一个概率时，你的练习的统计部分就结束了。选择一个阈值，超过该阈值将新观察分类为1对0，这不再是统计的一部分。它是决策组件的一部分。
尽管您当然可以尝试在狭义模型训练(即损失最小化(之外使用额外的程序来优化这个(决策(阈值，正如您在评论中简要描述的那样
我非常确信，如果RBF绘制的决策边界在拟合数据时考虑到这一点，我会得到更好的结果
使用类似于weight_loss函数的东西是徒劳的。
因此，没有类似于此处显示的weight_loss的函数(本质上是度量，而不是损失函数，尽管它的名称是这样的(，它采用了类似prediction == target的相等条件，可以用于模型训练。
以下SO主题中的讨论也可能有助于澄清问题：
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