Python sklearn weighted_mode用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 sklearn.utils.extmath.weighted_mode 的用法。

用法:

sklearn.utils.extmath.weighted_mode(a, w, *, axis=0)

返回 a 中加權模態(最常見)值的數組。

如果有多個這樣的值，則隻返回第一個。模態箱的bin-count 也被返回。

這是 scipy.stats.mode 中算法的擴展。

參數：

a：類數組

要查找其模式的 n 維數組。

w：類數組

每個值的 n 維權重數組。

axis：整數，默認=0

操作的軸。默認值為 0，即第一個軸。

返回：

vals：ndarray

模態值數組。

score：ndarray

每種模式的加權計數數組。

例子：

>>> from sklearn.utils.extmath import weighted_mode
>>> x = [4, 1, 4, 2, 4, 2]
>>> weights = [1, 1, 1, 1, 1, 1]
>>> weighted_mode(x, weights)
(array([4.]), array([3.]))

值 4 出現了 3 次：使用統一的權重，結果隻是分布的模式。

>>> weights = [1, 3, 0.5, 1.5, 1, 2]  # deweight the 4's
>>> weighted_mode(x, weights)
(array([2.]), array([3.5]))

值 2 得分最高：它出現兩次，權重分別為 1.5 和 2：它們的總和為 3.5。