我正在开发一个机器学习分类模型，用户可以提供标签实例来帮助改进模型。需要对用户最新提供的实例赋予更高的相关性，而非那些之前用于训练的实例。

特别是，我正在使用Python的Sklearn库开发我的机器学习模型。

到目前为止，我只找到了通过过采样特定实例作为解决方案的策略。使用这种策略，我将为那些我想赋予更高相关性的实例创建多个副本。

我还找到了另一种策略，但似乎在这些条件下无效：

• 专注于为每个类别分配权重的策略。这种策略在许多库中如Sklearn默认广泛使用。然而，这种方法将想法泛化到类别级别，并不能帮助我聚焦于特定实例

我寻找了多种可能帮助为单个实例提供特定权重的策略，但大多数都集中在类别级别而非实例级别的权重上。

我读到了一些建议，在TensorFlow模型中通过一些因子乘以损失函数来处理实例，但这似乎主要适用于TensorFlow中的神经网络模型。

我想知道是否有人知道其他可能帮助解决这个问题的途径

回答：

我寻找了多种可能帮助为单个实例提供特定权重的策略，但大多数都集中在类别级别而非实例级别的权重上。

这不准确；大多数scikit-learn分类器在它们的fit方法中提供了sample_weight参数，这正是为了这个目的。例如，这是逻辑回归的文档参考：

sample_weight : array-like, shape (n_samples,) optional

分配给各个样本的权重数组。如果未提供，则每个样本被赋予单位权重。

大多数scikit-learn分类器都有类似的参数，例如决策树、随机森林等，甚至对于线性回归（不是分类器）。请务必查看文档中的SVM: Weighted samples示例。

其他框架的情况大致相似；例如，请查看在PySpark中是否有相当于scikit-learn的sample_weight参数？中的回答

此外，scikit-learn还提供了一个实用函数，用于在不平衡数据集的情况下计算sample_weight：sklearn.utils.class_weight.compute_sample_weight