我有四个类别，其类别标签列表如下所示。

classLabelList = [0, 1, 2, 3]

每个类别在下面的列表中具有特定的频率。

classFrequencyList = [150751, 79995, 65858, 69102] 

类别 0 在数据中过度表示，而类别 2 的表示最少。现在我想计算一个权重向量，使得过度表示的类别具有较低的权重，而其他少数类别具有更高的权重。之后，我将把这个权重应用到我的分类交叉熵损失中。

有没有办法使用 sklearn 根据 classFrequencyList 找到权重向量呢？

回答：

你可以使用 sklearn.utils.class_weight.compute_class_weight，只需确保 y 是样本的类别标签数组即可。

import sklearn class_weights = sklearn.utils.class_weight.compute_class_weight('balanced', classLabelList, y)