擅长：python、mysql、java
<p>使用参数<a href="https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.Ridge.html#sklearn.linear_model.Ridge.fit" rel="nofollow noreferrer">^{<cd1>}</a>，可以在拟合前对数据集的部分进行称重。在我的例子中，我用因子3将数据集的最近一半加权到另一半。考虑数据集按日期排序。<p>
<pre><code>sample_weight = np.ones(len(X_train))
sample_weight[int(len(sample_weight)*0.5):] = 3
</code></pre>
<p>然后将参数指定给<code>fit</code>函数</p>
<pre><code>decision_regressor.fit(X_train, y_train, sample_weight)
</code></pre>
