如何在RandomizedSearchCV中使用样本加权？

Question

我正在使用 scikit learn 库来进行 python 编程，我想在使用 RandomizedSearchCV 进行交叉验证时给每个样本加权。当我尝试运行以下代码时：

search = RandomizedSearchCV(estimator, param_distributions,
                                    n_iter=args.iterations,
                                    scoring=mae_scorer, n_jobs=8, refit=True,
                                    cv=KFold(X_train.shape[0], 10, shuffle=True,
                                             random_state=args.seed), verbose=1,
                                    random_state=args.seed,
                                    fit_params={'sample_weight': sample_weight})

出现了以下错误：

AttributeError: 'list' object has no attribute 'copy'

值得一提的是，sample_weight 是一个包含每个类别权重的浮点数列表。有没有什么办法可以解决这个问题？

Answer 1

search = RandomizedSearchCV(estimator, param_distributions,
                                    n_iter=args.iterations,
                                    scoring=mae_scorer, n_jobs=8, refit=True,
                                    cv=KFold(X_train.shape[0], 10, shuffle=True,
                                             random_state=args.seed), verbose=1,
                                    random_state=args.seed
                             )

search.fit(X_train, np.ravel(y_train) 
              ,sample_weight=our_sample_weight
             )

我的代码里有类似这样的东西可以正常工作。