Инициализировать веса в sklearn.neural_network

Question

Я хочу инициализировать веса в MLPclassifier, но когда я использую sample_weight в методе .fit(), это говорит о том, что TypeError: fit() got an unexpected keyword argument 'sample_weight'

import sklearn.neural_network as SKNN

mlp_classifier = SKNN.MLPClassifier((10,), learning_rate="invscaling",solver="lbfgs")

fit_model = mlp_classifier.fit(train_data,train_target,  sample_weight = weight)

я также читаю Что `sample_weight` делает с тем, как` DecisionTreeClassifier` работает в sklearn? , в нем говорится, что вы должны использовать sample_weight в методе .fit().

есть ли способ использовать sample_weight для MLPclassifier как тот, который используется в Decisiontreeclassifier?

Answer 1

Это потому, что MLPClassifier в отличие от DecisionTreeClassifier не имеет метода fit() с параметром sample_weight.

См. документацию .

Может быть, некоторые из ответов на этот похожий вопрос могут помочь: Как установить начальные веса в MLPClassifier?

Answer 2

В sklearn NN пока нет образцов весов. Но вы можете в качестве начала:

1. найди его в Керасе: https://keras.io/models/sequential/
2. написать NN в numpy и самостоятельно реализовать sample_weight

Answer 3

в соответствии с sklearn.neural_network.MLPClassifier.fit метод fit не имеет аргумента с именем sample_weight