各种性能指标中的示例权重参数是什么

Question

有人能解释一下各种scikit学习性能指标中的示例权重参数是什么，例如：

• 准确度得分（https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.accuracy_score.html）
• Jaccard_分数（https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.jaccard_score.html#sklearn.metrics.jaccard_score）
• F1成绩（https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.f1_score.html） 等等

非常感谢

Answer 1

它只是指示每个smaple对度量的影响程度。看看这个例子：

在下面的y_true和y_pred中accuracy_score将是0.6666666：

y_true = [0, 0, 1]
y_pred = [0, 1, 1]

accuracy_score(y_true, y_pred) # 0.6666666666666666

但是，如果第二个样本对我们来说比其他两个更重要，我们可以通过sample_weight来加强它的重要性：

accuracy_score(y_true, y_pred, sample_weight=[1, 2, 1]) # 0.5