Scikits-learn svm SVC简单问题

Question

我有一个问题我已经解决了，但是我想知道我是否正确。

在scikit关于SVM SVC的学习文档中，有一个通过在类中使用权重来管理不平衡数据的示例。

他们举了一个例子，其中类的权重在svm中被告知。

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

但是如果我在源代码上复制这个命令，我得到以下错误:

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

但是如果把classes_weight放在fit()函数上，问题就解决了:

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

我说的对吗?有人遇到过这个问题吗?

Answer 1

关键字'class_weight'尚未在SVC的sklearn版本中实现，但它适用于SVC.fit()。Sklearn更新它们的函数有时比你想象的要慢，你正在阅读的文档可能是/dev/或/stable/，而不是你的版本。