如何为Keras计算Pandas DataFrame的类权重? [英] How to calculate class weights of a Pandas DataFrame for Keras?

问题描述

我正在尝试

print(Y)
print(Y.shape)

class_weights = compute_class_weight('balanced',
                                     np.unique(Y),
                                     Y)
print(class_weights)

但这给我一个错误:

ValueError: classes should include all valid labels that can be in y

我的Y看起来像:

       0  1  2  3  4
0      0  0  1  0  0
1      1  0  0  0  0
2      0  0  0  1  0
3      0  0  1  0  0
...
14992     0  0  1  0  0
14993      0  0  1  0  0

我的Y.shape看起来像: (14993, 5)

在我的keras模型中，我想使用class_weights，因为它是不均匀的分布:

In my keras model, I want to use the class_weights as it is an uneven distribution:

model.fit(X, Y, epochs=100, shuffle=True, batch_size=1500, class_weights=class_weights, validation_split=0.05, verbose=1, callbacks=[csvLogger])

推荐答案

创建一些示例数据，每个类至少包含一个示例

Create some sample data with at least one example per class

df = pd.DataFrame({
    '0': [0, 1, 0, 0, 0, 0],
    '1': [0, 0, 0, 0, 1, 0], 
    '2': [1, 0, 0, 1, 0, 0],
    '3': [0, 0, 1, 0, 0, 0],
    '4': [0, 0, 0, 0, 0, 1],
})

堆叠列(从宽表转换为长表)

Stack the columns (convert from wide to long table)

df = df.stack().reset_index()
>>> df.head()

  level_0   level_1     0
0   0       0       0
1   0       1       0
2   0       2       1
3   0       3       0
4   0       4       0

获取每个数据点的类

Y = df[df[0] == 1]['level_1']
>>> Y
2     2
5     0
13    3
17    2
21    1
29    4

计算班级权重

class_weights = compute_class_weight(
    'balanced', np.unique(Y), Y
)
>>> print(class_weights)
[1.2 1.2 0.6 1.2 1.2]

这篇关于如何为Keras计算Pandas DataFrame的类权重?的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！