Ошибка при печати в одной категории svm sklearn?

Question

У меня есть ~ 100 элементов данных для одного класса и ~ 6000 для другого класса. Когда я создаю svm, используя данные, он просто возвращает метку категории большинства для каждого нового элемента, который я пытаюсь предсказать. Есть ли способ наказать неправильную классификацию категории меньшинства с помощью sklearn svm, чтобы я мог фактически использовать все мои элементы данных и не должен пробовать 100 элементов из категории большинства для использования в тестировании?

Answer 1

SVC имеет следующий параметр, который вы можете использовать

class_weight : {dict, 'auto'}, optional 
    Set the parameter C of class i to class_weight[i]*C for 
    SVC. If not given, all classes are supposed to have 
    weight one. The 'auto' mode uses the values of y to 
    automatically adjust weights inversely proportional to 
    class frequencies.